【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本专利技术涉及一种用于扩展信息簇的方法，其描述了带有至少一个用于以车辆行驶的轨迹的至少一个轨迹类。此外，本专利技术涉及一种用于运行带有至少两辆车辆的车队的方法。同样，本专利技术涉及一种带有至少一个评估单元的电子轨迹生成系统。此外，本专利技术涉及一种带有至少两辆车辆的车队系统。且同样，本专利技术涉及一种计算机程序产品。
技术介绍
1、在至少部分自主运行的车辆的训练泊车的情形中，在学习过程中学习一个轨迹。该轨迹紧接着可被车辆获取。原则上，轨迹在本地以车辆驶入(“teachin(教学)”)且被用于以同一车辆的重新行驶(“redrive(重新行驶)”)。为了轨迹可被用于车辆，轨迹需要参考点和车辆关于轨迹的定位可能性。
2、用于学习轨迹的数据可具有不同的来源，例如通过车辆传感装置所收集的数据或来自其它来源、例如car-2-x的数据。
3、此外，在训练泊车的情形中可学习至确定的最终位置的车道。车辆之后可自动化地驶过所学习的路线。在此，驾驶员可处在车辆内部或外部或车辆自主行驶。不带有位置关系的轨迹或者轨迹的部分当前不可被其它车辆使用。此外，以传统方法不可获取其绝对位置的车辆不可利用带有固定位置关系和与此相联系的功能的轨迹。当车辆处在隧道、不带有特殊基础设施的泊车楼或带有gps阻隔的区域中时，这例如可能是这样的情况。
4、例如，de 10 2017 112 386 a1公开了一种用于提供在使用数据的情形下实施至少一个下面的泊车过程的训练泊车过程的所存储的数据的方法，其中，训练泊车过程的数据通过完整的泊车过程或
5、由de 10 2016 211 180 a1例如已知一种用于执行车辆沿着所提供的轨迹自动化行驶的方法。在此，至少一个所存储的轨迹可被用于车辆的当前位置。
6、例如，de 10 2018 113 314 a1公开了一种用于运行驾驶员辅助系统的方法，在其中机动车至少部分被自动化地操纵。在此，可在学习模式中学习用于机动车沿着轨迹的自动化操纵的轨迹。其后，机动车沿着所学习轨迹的自动化操纵可在跟随学习模式的运行模式中被执行。
7、例如，de 10 2019 203 187 a1公开了一种用于在泊车过程的情形中支持机动车的驾驶员的泊车辅助装置。
8、尤其，关于训练泊车、尤其自动化泊车过程可能出现如下问题：
9、情况1：仅存在不具有固定位置关系的数据。因此，不同来源的不同轨迹不可被处理。
10、情况2：存在具有不准确的或临时的位置关系的数据。不准确的位置关系应作如下理解，即，例如可实现在停车场内的定位，然而无法准确地确定这是停车楼的哪一层。临时的位置关系应作如下理解，即，例如在行驶到渡轮上的情形中所存储的轨迹仅当渡轮在港口时有效。
11、情况3：不存在用于将来自不同来源的不同轨迹彼此比较且带到连接中的额外的信息或者数据。如下不可被确保，即，分开的轨迹和/或位置关系是有效的。
12、情况4：由于里程计误差如下是可能的，即，现有的轨迹数据不可被正确地处理和彼此同步。
13、情况5：由于在停车房或其它封闭的周围环境中不足的地图数据，缺乏用于轨迹的有效处理和同步的额外的背景知识。
技术实现思路
1、因此，本专利技术的任务在于可更好地评估最不同的车辆的最不同的轨迹，从而使得这些轨迹可被最不同的车辆更广泛地用于最不同的应用可能性。
2、该任务通过根据专利权利要求1的方法、根据专利权利要求10的方法、根据专利权利要求13的电子轨迹生成系统、根据专利权利要求14的车队系统和根据专利权利要求15的计算机程序产品来解决。有意义的改进方案由从属专利权利要求得出。
3、本专利技术的一个方面涉及一种用于扩展描述带有至少一个用于以车辆行驶的轨迹的至少一个轨迹类的信息簇的方法，具有：
4、-至少一个轨迹以至少一辆车辆的驶过；
5、-在驶过轨迹的情形中车辆的至少一个位置特定的特征的至少暂时的获取和/或车辆的至少一个车辆特定的特征的至少暂时的获取；
6、-车辆的至少一个位置特定的特征和/或车辆的至少一个车辆特定的特征到评估单元处的提供；
7、-信息扩展的实际轨迹以如下方式的生成，即，车辆的至少一个位置特定的特征和/或车辆的至少一个车辆特定的特征被关联于所驶过的轨迹；
8、-信息扩展的实际轨迹与至少一个比较轨迹在评估单元中的比较，其中，至少一个比较轨迹由车队的至少一辆与该车辆不同的车队车辆来提供；
9、-取决于该比较信息扩展的实际轨迹与至少两个不同的轨迹类中的一个的关联，从而使得信息扩展的实际轨迹被分类到其中的至少一个轨迹类关于其信息簇被扩展。
10、通过所建议的方法，被车队的最不同的车辆、尤其被最不同的传感器系统记录的最不同且最多样化的轨迹可被车队的车辆更广泛地使用。通过将信息扩展的实际轨迹关联于两个不同轨迹类中的至少一个可实现如下，即，目前例如由于在情况1至5中所呈现的原因不可或仅可不完全地被利用的轨迹通过分类仍可被利用。换而言之，通过所建议的方法可防止如下，即，具有不准确的或缺失的信息的轨迹保持被忽略或被丢弃或甚至被删除。因此，通过车队的车辆所提供的所有可供使用的轨迹被如此地准备，即，其可被用于车队的车辆。例如，目前被归类为“坏”的轨迹通过所建议的方法仍可被使用，从而防止如下，即，这样的“坏”的轨迹不被丢弃或者被浪费。因此可创造最不同的轨迹的广泛且详细的数据集合，从而使得各个轨迹可更准确且更精确地可供用于车辆，因为通过信息扩展的轨迹类各个轨迹可被更高效地关联且由此可提供信息的附加值。
11、可选地，所建议的方法可以是一种计算机实现的方法。
12、例如，所记录的轨迹一方面可通过至少一个位置特定的特征和/或至少一个车辆特定的特征在其信息含量上被扩展。因此，所生成的实际轨迹相比所驶过的轨迹包含更多的信息且尤其更广泛的信息。因此，实际轨迹在其质量上可被提高，从而使得实际轨迹可被标明为相比所驶过的轨迹被改善的轨迹。借助于实际轨迹，因此广泛的且更应用友好的信息可供使用。利用该实际轨迹，额外的关于所驶过的轨迹的信息可额外地对于车辆而言可供使用，从而使得车辆在内部扩展其所存储的信息。同样，该实际轨迹可供车队的另外的车辆使用。
13、尤其，借助相关联的信息扩展的实际轨迹可明确地尤其对于空间而言定位车辆所驶过的轨迹，因为除了位置坐标之外例如额外的数据(例如位置特定的和/或车辆特定的特征)被获取。因此，尤其通过车辆自身被获取或者提供的最不同的信息可被添加至相应的轨迹。因此可更广泛且尤其更智能地创造轨迹。这可被理解为信息扩展的实际轨迹。
14、关于位置特定的特征和/或车辆特定的特征的这些额外信息可作为额外数据被添加至相应的轨迹。这些额外的数据可例如被用于车辆的之后的定位、车辆的位置的验证或者检查或用于轨迹的比较。
15、因此，通过所建议的方法可实现最不同的轨迹经由本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种用于扩展描述带有至少一个用于以车辆(2,9,19)行驶的轨迹(8)的至少一个轨迹类(22,23)的信息簇的方法，其具有：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述至少两个轨迹类(21)关于行驶地点和/或行驶主题和/或在所述车辆(2,9)的行驶的情形中的车速和/或车道形式被区别。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，信息扩展的实际轨迹(18)至少借助至少一个特征(13,14)的形式且/或借助至少所述特征(13,14)的数量且/或借助所述轨迹(8)被如此地评估，相对所述轨迹类(21)中的哪个确定附属性。
4.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，至少信息扩展的实际轨迹(18)的特征(13,14)的形式和/或数量与所述轨迹类(22,23)的至少一个比较轨迹(20)的特征(24,25)的形式和/或数量进行比较，且如果至少所述形式和/或所述数量不同，则信息扩展的实际轨迹(18)被分类到至少该轨迹类(22,23)中。
5.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，信息扩展的实际轨迹(18)的特征(13,14)的至少一种形式与所述比较
6.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，轨迹类(21)的至少一个比较轨迹(20)和至少一个被分类到该轨迹类(21)中的信息扩展的实际轨迹(18)至少按比例被融合，从而生成超级轨迹(27)，其相应地相比所述比较轨迹(20)且相比信息扩展的实际轨迹(18)具有更大的信息含量。
7.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述轨迹(8)取决于以其获取且提供用于生成所述轨迹(8)且/或用于识别在行驶所述轨迹(8)的情形中的周围环境的信息的车辆侧的获取系统(15)尤其通过评估单元(7)被关联于用于针对车辆(2,9,19)的使用的适宜性值，且取决于此确定对于信息扩展的实际轨迹(18)的信息扩展而言的需求标准。
8.根据权利要求6和权利要求7所述的方法，其中，取决于所述需求标准确定哪个至少一个比较轨迹(20)与信息扩展的实际轨迹(18)相融合，从而使得所述超级轨迹(27)相比所述比较轨迹(20)和信息扩展的实际轨迹(18)相应单独所考虑的具有更高的适宜性值。
9.根据权利要求6所述的方法，其中，如果在驶过所述轨迹(8)的情形中不实现或不可实现所述车辆(2,9)的至少一个位置特定的特征(13)的获取，则在生成所述超级轨迹(27)的情形中至少一个比较轨迹(20)与具有位置信息的信息扩展的实际轨迹(18)相融合。
10.一种用于运行带有至少两辆车辆(2,9,19)的车队(1)的方法，在其中描述带有至少一个用于以车辆(2,9)行驶的轨迹(8)的至少一个轨迹类(21)的扩展的信息簇以根据前述权利要求中任一项所述的方法来生成，且在其中所述车队(1)的至少一辆车辆(2,9)在行驶的情形中使得来自尤其信息扩展的轨迹类(21)的至少一个信息可供使用。
11.根据权利要求10所述的方法，其中，对于所述车队(1)的至少一辆车辆(2,9)而言提供至少一个超级轨迹(27)。
12.根据权利要求10或11所述的方法，其中，借助所述超级轨迹(27)实现所述超级轨迹(27)被传输给其的所述车队(1)的车辆(2,9)的自定位。
13.一种电子轨迹生成系统(6)，其带有至少一个构造用于执行根据前述权利要求中任一项所述的方法的评估单元(7)。
14.一种车队系统(3)，其带有至少两辆相应地具有发送和/或接收单元(4)的车辆(2,9,19)且带有至少一个根据权利要求13所述的电子轨迹生成系统(6)。
15.一种计算机程序产品，其包括在所述计算机程序产品通过计算机实施的情形中促使其实施根据前述权利要求1至12中任一项所述的方法的指令。
...【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】
1.一种用于扩展描述带有至少一个用于以车辆(2,9,19)行驶的轨迹(8)的至少一个轨迹类(22,23)的信息簇的方法，其具有：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述至少两个轨迹类(21)关于行驶地点和/或行驶主题和/或在所述车辆(2,9)的行驶的情形中的车速和/或车道形式被区别。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，信息扩展的实际轨迹(18)至少借助至少一个特征(13,14)的形式且/或借助至少所述特征(13,14)的数量且/或借助所述轨迹(8)被如此地评估，相对所述轨迹类(21)中的哪个确定附属性。
4.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，至少信息扩展的实际轨迹(18)的特征(13,14)的形式和/或数量与所述轨迹类(22,23)的至少一个比较轨迹(20)的特征(24,25)的形式和/或数量进行比较，且如果至少所述形式和/或所述数量不同，则信息扩展的实际轨迹(18)被分类到至少该轨迹类(22,23)中。
5.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，信息扩展的实际轨迹(18)的特征(13,14)的至少一种形式与所述比较轨迹(20)的特征(24,25)的至少一种相同的形式进行比较，且至少如果被比较的形式以小于阈值的公差值偏离，则信息扩展的实际轨迹(18)至少被分类到所述比较轨迹(20)被包含在其中的轨迹类(22,23)中。
6.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，轨迹类(21)的至少一个比较轨迹(20)和至少一个被分类到该轨迹类(21)中的信息扩展的实际轨迹(18)至少按比例被融合，从而生成超级轨迹(27)，其相应地相比所述比较轨迹(20)且相比信息扩展的实际轨迹(18)具有更大的信息含量。
7.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，所述轨迹(8)取决于以其获取且提供用于生成所述轨迹(8)且/或用于识别在行驶所述轨迹(8)的情形中的周围环境的信息的车辆侧的获取系统(15)尤其通过评估单元(7)被关联于用...
【专利技术属性】
技术研发人员：N·科赫，J·西兰，C·霍普，
申请(专利权)人：大众汽车股份公司，
类型：发明
国别省市：
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