DE102010006084B4 - Verfahren und System zum Überwachen ferner Fahrzeuge relativ zu einem Host-Fahrzeug - Google Patents

Abstract

Verfahren zum Verbessern eines Systems, das einem Host-Fahrzeug (10) die Kenntnis eines Vorhandenseins bezüglich fernen Fahrzeugen (12) vermittelt, wobei das Host-Fahrzeug (10) wenigstens eine Objekterfassungsvorrichtung (17) zum Erfassen von Objekten fern von dem Host-Fahrzeug (10) enthält, wobei das Host-Fahrzeug (10) ferner ein Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Kommunikationssystem zum Austauschen von Fahrzeugdaten in Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Nachrichten zwischen fernen Fahrzeugen (12) und dem Host-Fahrzeug (10) enthält, wobei das Verfahren die folgenden Schritte umfasst:Erzeugen einer Sensorobjektdatenkarte (44) in Ansprechen auf die erfassten Objekte;Erzeugen einer Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Objektdatenkarte (46) in Ansprechen auf eine Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Nachricht;Zusammenführen der Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Objektdatenkarte (46) und der Sensorobjektdatenkarte (44) zum gemeinsamen Bestimmen relativer Positionen ferner Fahrzeuge (12) zu dem Host-Fahrzeug (10);Schätzen der relativen Position der fernen Fahrzeuge (12) zu dem Host-Fahrzeug (10) unter der Nutzung der zusammengeführten Datenkarten; undAusgeben von Nachführungsdaten an sicherheitsbezogene Anwendungen (56) zum Identifizieren der Bedrohungsbeurteilungen für das Host-Fahrzeug (10), wobei falls Fehler zwischen der Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Objektdatenkarte (46) und der Sensorobjektdatenkarte (44) bestimmt werden, die Priorität der Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Objektdatenkarte (46) oder der Sensorobjektdatenkarte (44) auf der Grundlage eines gegenwärtigen Orts des Fahrzeugs festgelegt wird.

Description

• HINTERGRUND DER ERFINDUNG
• Die Erfindung bezieht sich auf ein Verfahren und ein System zum Überwachen ferner Fahrzeuge relativ zu einem Host-Fahrzeug.
• Ein Fahrzeug-zu-Fahrzeug-System (V2V-System) bezieht sich auf die zusammenwirkende Kommunikation für ein Fahrzeug auf der Grundlage der Zweiwegekommunikation für die Wechselwirkung in Echtzeit. Vorzugsweise sind diese Systeme auf das Verkehrsmanagement, auf die Kollisionswarnung und auf die Kollisionsvermeidung gerichtet. Diese Systeme können den Bereich der Kenntnis von Umgebungsbedingungen eines Host-Fahrzeugs erweitern, indem sie außer irgendwelchen sicherheitsbezogenen Ereignissen, die in der Nähe dieser benachbarten Fahrzeuge des Host-Fahrzeugs auftreten, relevante Informationen hinsichtlich des Verkehrsstatus bereitstellen.
• V2V-Kommunikationssysteme erhöhen die Qualität und die Zuverlässigkeit von durch ein Host-Fahrzeug empfangenen Informationen. Dagegen ist die Zuverlässigkeit der durch ein fernes Fahrzeug empfangenen Informationen wegen Ungenauigkeiten der für das Host-Fahrzeug bereitgestellten Daten oder Hindernissen an Orten wie etwa Städten, die mit hohen Gebäuden belegt sind, die eine Kommunikationsstörung bei GPS-Daten oder bei der Kommunikation zwischen Fahrzeugen verursachen, weiter unsicher. Somit ist es erwünscht, dass ein Host-Fahrzeug auf seinen Fahrzeugort und auf die Bedingungen in Bezug auf umgebende Fahrzeuge genau zugreifen kann.
• Ein herkömmliches Verfahren, das ein Host-Fahrzeug über andere Fahrzeuge informiert, ist aus der Druckschrift US 6 615 137 B2 bekannt. Die Druckschrift EP 1 895 318 A1 beschreibt ein GPS-System.
• ZUSAMMENFASSUNG DER ERFINDUNG
• Ein Vorteil einer Ausführungsform der Erfindung ist eine Kenntnis des Vorhandenseins und eine Position ferner Fahrzeuge relativ zu einem Host-Fahrzeug. Außerdem wird der Bereich des überwachten Gebiets, das das Fahrzeug umgibt, als Folge der Verschmelzung von Daten von einem V2V-Kommunikationssystem und von Objekterfassungsvorrichtungen vergrößert. Darüber hinaus können Fehler in den Erfassungsvorrichtungen eines Fahrzeugs im Ergebnis der verschmolzenen Daten von dem V2V-Kommunikationssystem und von den Objekterfassungsvorrichtungen korrigiert oder kompensiert werden.
• Eine Ausführungsform betrachtet ein Verfahren zum Verbessern eines Systems, das einem Host-Fahrzeug die Kenntnis eines Vorhandenseins bezüglich fernen Fahrzeugen vermittelt. Das Host-Fahrzeug enthält wenigstens eine Objekterfassungsvorrichtung zum Erfassen von Objekten fern von dem Host-Fahrzeug. Das Host-Fahrzeug enthält ferner ein Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Kommunikationssystem zum Austauschen von Fahrzeugdaten in Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Nachrichten zwischen fernen Fahrzeugen und dem Host-Fahrzeug. In Ansprechen auf die erfassten Objekte wird eine Sensorobjektdatenkarte erzeugt. In Ansprechen auf eine Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Nachricht wird eine Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Objektdatenkarte erzeugt. Die Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Objektdatenkarte und die Sensorobjektdatenkarte werden zusammengeführt, um gemeinsam relative Positionen ferner Fahrzeuge zu dem Host-Fahrzeug zu bestimmen. Die relative Position der fernen Fahrzeuge zu dem Host-Fahrzeug wird unter Nutzung der zusammengeführten Datenkarten geschätzt. Die Nachführungsdaten werden an sicherheitsbezogene Anwendungen ausgegeben, um Bedrohungsbeurteilungen für das Host-Fahrzeug zu identifizieren. Falls Fehler zwischen der Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Objektdatenkarte und der Sensorobjektdatenkarte bestimmt werden, wird die Priorität der Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Objektdatenkarte oder der Sensorobjektdatenkarte auf der Grundlage eines gegenwärtigen Orts des Fahrzeugs festgelegt.
• Eine Ausführungsform betrachtet ein Fahrzeugkenntnissystem zum Überwachen ferner Fahrzeuge relativ zu einem Host-Fahrzeug. Das Fahrzeugkenntnissystem enthält wenigstens eine Objekterfassungsvorrichtung und eine Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Kommunikationsvorrichtung. Es ist ein Datenerhebungsmodul zum Erhalten einer Sensorobjektdatenkarte und einer Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Objektdatenkarte vorgesehen. Falls Fehler zwischen der Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Objektdatenkarte und der Sensorobjektdatenkarte bestimmt werden, legt das Datenerhebungsmodul die Priorität der Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Objektdatenkarte oder der Sensorobjektdatenkarte auf der Grundlage eines gegenwärtigen Orts des Fahrzeugs fest. Ein Verschmelzungsmodul führt die Sensorobjektdatenkarte und die Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Objektdatenkarte zusammen, um eine kumulative Objektdatenkarte zu erzeugen. Ein Nachführungsmodul schätzt die relative Position der fernen Fahrzeuge zu dem Host-Fahrzeug.
• Figurenliste
• 1 ist ein Beispiel eines Verkehrsflussdiagramms.
• 2 ist ein Blockschaltplan der Systemarchitektur für ein Datenverschmelzungssystem.
• 3 ist ein Blockablaufplan des Datenverschmelzungssystems.
• 4 ist ein Ablaufplan eines Verfahrens zum Verschmelzen von Objektkartendaten und V2V-Daten.
• 5 ist ein Ablaufplan eines Verfahrens zum Entkoppeln der Lageermittlung und der Nachführung.
• 6 ist ein Graph von Korrelationsmatrizen für die gemeinsame Lageermittlung ferner Fahrzeuge und des Host-Fahrzeugs.
• 7 ist ein Graph von Matrizen des normierten Cholesky-Faktors der inversen Kovarianz.
• 8 ist ein Ablaufplan eines Verfahrens für die gemeinsame Lageermittlung und Nachführung.
• AUSFÜHRLICHE BESCHREIBUNG
• In 1 ist allgemein ein Verkehrsflussdiagramm gezeigt, das ein Host-Fahrzeug 10 und eine Mehrzahl ferner Fahrzeuge 12 veranschaulicht. Die fernen Fahrzeuge 12 enthalten eine Mehrzahl mobiler Fahrzeuge, wobei einige der Fahrzeuge Kommunikationsfähigkeiten mit dem Host-Fahrzeug 10 aufweisen, die als Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Nachrichtenübermittlung (V2V-Nachrichtenübermittlung) bekannt sind. Das Host-Fahrzeug 10 und jene jeweiligen fernen Fahrzeuge 12, die Kommunikationsfähigkeiten aufweisen, rundsenden einander periodisch über ein jeweiliges Inter-Fahrzeug-Kommunikationsnetz wie etwa, aber nicht beschränkt auf, ein dediziertes kurzreichweitiges Kommunikationsprotokoll (DSRC), wie es im Gebiet bekannt ist, drahtlose Nachrichten zu.
• Die zwischen den Fahrzeugen übermittelten drahtlosen Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Nachrichten (V2V-Nachrichten) können als eine periodische Standardbakennachricht gesendet werden. Die drahtlose Nachricht enthält Daten hinsichtlich der Kenntnis von Umgebungsbedingungen, die sich auf Fahrzeugpositionen, Fahrzeug-Kinematik/Dynamik-Parameter, Verkehrs- oder Straßenereignisse, die durch jedes jeweilige Fahrzeug erfasst werden, beziehen. Diese Kenntnis von Umgebungsbedingungen wird zwischen Fahrzeugen übermittelt, um andere Fahrer von Fahrzeugen über einen Typ einer Sicherheitsbedingung, Verkehrsverzögerungen, einen Unfall oder andere gegenwärtige Bedingungen von potentieller Wichtigkeit für einen Fahrer vorzuwarnen. Eines der Ziele ist die Bereitstellung einer vorherigen Warnung für benachbarte Fahrzeuge über eine Bedingung wie etwa zum Sicherstellen zusätzlicher Zeit zum Reagieren auf die Bedingung. Solche Warnungen anhand der Kenntnis von Umgebungsbedingungen können Verkehrsstau, Unfälle, Vorwärtskollisionswarnungen (FCW), die in dem sendenden Fahrzeug in Kraft sind, Querkollisionswarnung (LCW), Fahrspurabweichungswarnung (LDW), langsame/angehaltene Fahrzeuge voraus, elektronische Notbremslichtaktivierung (EEBL), Aktivierung der hinteren dritten Bremsleuchte (CHMSL-Aktivierung), Kreuzungskollisionswarnung/-vermeidung, gerader Kreuzungsweg, Arbeitszonenwarnung, toter Winkel/Fahrspurwechsel und Sichtbarkeitsverbesserung von Fußgängern/Radfahrern enthalten, sie sind aber nicht darauf beschränkt. Außerdem können durch die V2V-Kommunikation die Sichtlinien-Objektnachführung die Nicht-Sichtlinien-Nachführung und die Wegvorhersage bestimmt werden. Eine potentielle Redundanz beim Empfangen von Informationen von mehr als einer Fahrzeugquelle verbessert die Nachführungsgenauigkeit und -zuverlässigkeit und verringert dadurch falsche Detektierungen. Gesundheitsstatusinformationen (die sich auf die Zuverlässigkeit und Genauigkeit der von den Fahrzeugvorrichtungen, Software- und Hardware-Modulen und anderen Fahrzeugteilsystemen erhaltenen Informationen beziehen) können ebenfalls übermittelt werden.
• 2 veranschaulicht die Systemarchitektur für das Host-Fahrzeug 10 und für ein jeweiliges fernes Fahrzeug 12. Das Host-Fahrzeug 10 und das jeweilige ferne Fahrzeug 12 (z. B. ferne Fahrzeuge) sind jeweils mit einem drahtlosen Funkgerät 13 ausgestattet, das einen Sender und einen Empfänger (oder einen Sender-Empfänger) zum Rundsenden und Empfangen der drahtlosen Nachrichten über eine Antenne 14 enthält. Das Host-Fahrzeug 10 und das jeweilige ferne Fahrzeug 12 enthalten ferner jeweilige Verarbeitungseinheiten 15 zum Verarbeiten der in der drahtlosen Nachricht oder von anderen Übertragungsvorrichtungen wie etwa einem Empfänger 16 des globalen Positionsbestimmungssystems (GPS-Empfänger 16) empfangenen Daten. Alternativ kann das drahtlose Funkgerät ebenfalls als ein GPS-Empfänger arbeiten. Außerdem enthält jedes Fahrzeug ein Objektdetektierungsmodul 17 zum Erheben von Daten, die von Objektdetektierungssensoren empfangen werden. Ferner kann das System eine Fahrzeugschnittstellenvorrichtung 18 zum Erheben von Informationen einschließlich, aber nicht beschränkt auf, Geschwindigkeit, Bremsung, Gierrate, Beschleunigung und Lenkradeinschlagwinkel enthalten.
• Ein GPS nutzt eine Konstellation von Satelliten, die Signale senden, die ermöglichen, dass der GPS-Empfänger 18 eines Fahrzeugs seinen Ort, seine Geschwindigkeit, seine Richtung und seine Zeit bestimmt. Die GPS-Daten für ein jeweiliges Fahrzeug des V2V-Kommunikationsnetzes werden als Teil der drahtlosen Nachricht zum Identifizieren des Orts des sendenden Fahrzeugs rundgesendet. Dies ermöglicht, dass die jeweilige Verarbeitungseinheit 15 des Host-Fahrzeugs 10 die Nachrichteninhalte im Licht der Position des fernen Fahrzeugs bewertet, um die Relevanz einer jeweiligen Bedingung für das Host-Fahrzeug 10 zu beurteilen.
• Das Objektdetektierungsmodul 17 empfängt Daten von den Objektdetektierungsvorrichtungen, die radargestützte Detektierungsvorrichtungen, sichtgestützte Detektierungsvorrichtungen und lichtgestützte Detektierungsvorrichtungen enthalten, darauf aber nicht beschränkt sind. Beispiele solcher Vorrichtungen können Radardetektoren (z. B. Weitbereichs- und Nahbereichsradar), Kameras und Lidar-Vorrichtungen, Stereosehen, enthalten. Jedes jeweilige Erfassungssystem detektiert oder erfasst ein Bild im Sehfeld der jeweiligen Sensoren. Das Sehfeld hängt von der Richtung ab, in die die Objektdetektierungssensoren gerichtet sind. Einige der über V2V-Kommunikation erhaltenen Daten können durch die Objektdetektierungsvorrichtungen nicht erhältlich sein und umgekehrt. Durch Kombination der von beiden Systemen erhaltenen Daten kann außer dem Korrigieren von Fehlern, die bei jedem Erfassungssystem üblicherweise auftreten, eine umfassende Kenntnis der Fahrzeugumgebungen erhalten werden.
• Wieder in 1 ist das Host-Fahrzeug 10 mit einem V2V-Kommunikationssystem und mit Objektdetektierungserfassungsvorrichtungen ausgestattet. Der Nutzen, Objektdetektierungssensoren und/oder die V2V-Kommunikation zu besitzen, ist hier diskutiert. Durch die Objektdetektierungssensoren des Host-Fahrzeugs 10 werden wie gezeigt ferne Fahrzeug Fahrzeuge 22 und 24 detektiert. Ein Sichtfeld für einen erfassten Bereich vor dem Host-Fahrzeug ist allgemein durch 25 veranschaulicht. Das ferne Fahrzeug 24 ist mit einer V2V-Kommunikationsvorrichtung ausgestattet und steht in Kommunikation mit dem Host-Fahrzeug 10. Das ferne Fahrzeug 24 kann außerdem in Kommunikation mit Fahrzeugen vor dem fernen Fahrzeug 24 stehen, die außerhalb der Sendereichweite des Host-Fahrzeugs 10 liegen. Die durch das ferne Fahrzeug 24 erhaltenen V2V-Nachrichtenübermittlungsinformationen werden an das Host-Fahrzeug 10 gesendet, das ausführlichere Informationen darüber bereitstellt, was jenseits dessen auftritt, was allein durch die Objektdetektierungserfassungsvorrichtungen des Host-Fahrzeugs erhalten werden könnte. Außerdem ist innerhalb der Datenkommunikation von dem fernen Fahrzeug 24 die GPS-Position des fernen Fahrzeugs enthalten. Die empfangenen Informationen von dem fernen Fahrzeug 24 ermöglichen im Zusammenwirken mit den von dem Host-Fahrzeug 10 erfassten Daten, dass das Host-Fahrzeug 10 bestimmt, ob Fehler entweder in den GPS-Daten des Host-Fahrzeugs oder in den empfangenen GPS-Daten von dem fernen Fahrzeug 24 vorhanden sein können. Falls Fehler vorhanden sind, können diese Fehler kompensiert oder korrigiert werden.
• In 1 ist ein fernes Fahrzeug 26 gezeigt, das sich außerhalb des Sehfelds der Host-Fahrzeug-Detektierungssensoren befindet. Obgleich das ferne Fahrzeug 26 wegen der fernen Fahrzeugposition nicht durch die Host-Fahrzeug-Objektdetektierungssensoren detektierbar ist, enthält das ferne Fahrzeug 26 ein V2V-Kommunikationssytem, das seine GPS-Position an das Host-Fahrzeug 10 übermitteln kann.
• Außerdem ist in 1 ein fernes Fahrzeug 28 gezeigt. Das ferne Fahrzeug 28 ist nicht mit einem V2V-Kommunikationssytem oder mit Objektdetektierungserfassungsvorrichtungen ausgestattet und kann somit keine Informationen einschließlich seines Orts relativ zu dem Host-Fahrzeug 10 bereitstellen, so dass ein Ort des fernen Fahrzeugs 28 für das Host-Fahrzeug 10 unbekannt ist. Allerdings enthält das ferne Fahrzeug 30 sowohl V2V-Kommunikations- als auch Objektdetektierungserfassungsvorrichtungen. Das ferne Fahrzeug 30 detektiert das ferne Fahrzeug 28 unter Verwendung seiner Objektdetektierungssensoren und sendet eine geschätzte Position des fernen Fahrzeugs 30 sowie seine eigene GPS-Position über das V2V-Kommunikationssystem an das Host-Fahrzeug 10. Im Ergebnis kann die Verschmelzung der V2V-Kommunikationsdaten und der durch das Host-Fahrzeug 10 detektierten Objekte eine 360-Grad-Fahrzeugobjektkarte konstruieren, die das Host-Fahrzeug 10 umgibt.
• 3 veranschaulicht einen Blockschaltplan eines zusammenwirkenden Kommunikations- und Objekterfassungssystems, das allgemein bei 40 gezeigt ist. Ein Sensor- und Drahtlos-Modul 42 empfängt Eingaben von einer Sensorobjektdatenkarte 44 und von einer V2V-Objektdatenkarte 46. Die Sensorobjektdatenkarte 44 wird mit Eingaben konstruiert, die von Objektdetektierungssensoren bereitgestellt werden. Objekte, die durch die Objektdetektierungssensoren detektiert werden, können ferne Fahrzeuge, Gebäude, Leitplanken und andere Objekte im Sehfeld der Objektdetektierungsvorrichtung enthalten, sind darauf aber nicht beschränkt. Die V2V-Objektdatenkarte 46 wird unter Verwendung von Daten, die von anderen Fahrzeugen übermittelt werden, einschließlich GPS-Daten, konstruiert. Das Sensor- und Drahtlos-Modul 42 konstruiert in Ansprechen auf die von der Sensorobjektdatenkarte 44 und von der V2V-Objektdatenkarte 46 bestimmten Daten eine Karte der beobachteten Situation. Jede jeweilige Karte der beobachteten Situation enthält, ist aber nicht beschränkt auf, Abstand, Abstandsänderung und Azimut jeweiliger Ziele. Im Ergebnis kann auf der Grundlage der Daten von den verschiedenen Quellen mehr als eine Karte der beobachteten Situation für ein jeweiliges Ziel erzeugt werden. Falls Fehler zwischen den zwei Datenkarten bestimmt werden, wird auf der Grundlage des gegenwärtigen Orts des Fahrzeugs der V2V-Objektdatenkarte oder der Sensorobjektdatenkarte eine Prioritätsfestlegung gegeben. Zum Beispiel wird dann, wenn das Host-Fahrzeug an einem stadtartigen Ort mit hohen Gebäuden fährt, die GPS-Behinderungen verursachen, der Sensorobjektdatenkarte eine Prioritätsfestlegung gegeben. Falls das eine Fahrzeug umgekehrt in einer ländlichen Umgebung fährt, wo Fehler in der Sensorobjektdatenkarte vorhanden sein können, kann die Prioritätsfestlegung der V2V-Objektdatenkarte gegeben werden, da die Kommunikation zwischen Fahrzeugen und GPS-Daten frei von Behinderungen ist.
• Jede der jeweiligen Karten der beobachteten Situation wird für ein Datenzuordnungs- und -zusammenführungsmodul 48 bereitgestellt, wo die Daten zu einer zusammengeführten Objektbeobachtungskarte verschmolzen werden. Das heißt, die Mehrzahl der von den verschiedenen Quellen erhobenen Daten werden zu einer einzelnen gemeinsamen Karte verschmolzen, die einen bestimmten Abstand, eine bestimmte Abstandsänderung und einen bestimmten Azimut für das jeweilige Fahrzeug bereitstellt. Die Daten für jedes detektierte Fahrzeug werden zu einer zusammengeführten Objektbeobachtungskarte verschmolzen. Die zusammengeführte Objektbeobachtungskarte stellt eine umfassende Karte bereit, die alle detektierten Fahrzeuge enthält.
• Die zusammengeführte Objektbeobachtungskarte wird für eine Filternachführeinrichtung 50 wie etwa, aber nicht beschränkt auf, eine Kalman-Filternachführeinrichtung bereitgestellt. Außerdem werden für die Filternachführeinrichtung die GPS-Position des Host-Fahrzeugs, Fahrzeugdynamikinformationen (z. B. Geschwindigkeitsvektor, Geschwindigkeit, Gierrate) und Fahrerabsichtsinformationen (z. B. Abbiegesignal, Lenkmuster) bereitgestellt. Die Filternachführeinrichtung 50 aktualisiert ständig die Nachführung der Zielfahrzeuge relativ zu der Position, zur Geschwindigkeit und zur Orientierung des Host-Fahrzeugs, um einen voraussagenden Fahrweg zu bestimmen. Dies ermöglicht, dass das Host-Fahrzeug die umgebenden Fahrzeuge des Host-Fahrzeugs überwacht, um eine erfassende Kenntnis der fernen Fahrzeuge zu erlangen. Für das Sensor- und Drahtlos-Modul 42 können von der Filternachführeinrichtung 50 Nachführungsrückkopplungsdaten 52 bereitgestellt werden, um eine Genauigkeit der von der Erfassungsvorrichtung erhaltenen Daten zu verbessern. Die Verschmelzungs- und Nachführungsroutine wird später ausführlich weiter diskutiert.
• Durch die Filternachführeinrichtung 50 wird eine 360-Grad-Objektnachführungsliste 54 erzeugt, die die Position, die Geschwindigkeit, die Orientierung des Host-Fahrzeugs und die Position, die Geschwindigkeit und die Orientierung jedes fernen Fahrzeugs für die Bewertung der Kenntnis der Sicherheit des Host-Fahrzeugs enthält. Darüber hinaus kann die Nachführungsliste als Rückkopplung für das Datenzuordnungs- und -zusammenführungsmodul 48 bereitgestellt werden, um ununterbrochen die relative Position umgebender Fahrzeuge zu dem Host-Fahrzeug 10 zu bestimmen.
• Die Nachführungsliste 54 wird daraufhin für verschiedene Sicherheitsanwendungen 56 (z. B. Zielauswahlmodule) des Fahrzeugs bereitgestellt, um zu beurteilen, ob eine Sicherheitsbenachrichtigung ausgelöst werden sollte. Zum Beispiel beurteilt ein Vorwärtskollisionswarnungsmodul (FCW-Modul) die Bedrohung von Kollisionen vor dem Fahrzeug. Wenn ein Fahrzeug auf einem Fahrweg unterwegs zu einem Zusammenstoß ist, wird eine FCW-Warnung ausgegeben. Wenn das Zielfahrzeug nicht auf der Fahrspur ist oder in einer anderen Orientierung fährt, reagiert das FCW-Modul nicht auf dieses Ziel in dieser Beurteilung. Falls ein jeweiliges Sicherheitsanwendungsmodul eine potentielle Bedrohung identifiziert, wird die die Bedrohung beurteilt und kann die Warnung ausgelöst werden, um das potentielle Sicherheitsproblem zu identifizieren. Jedes Zielauswahlmodul empfängt die Nachführungsliste 54 und bestimmt seine eigene Bedrohungsbeurteilung, um in Ansprechen auf die Bedrohungsbeurteilung eine Warnmeldung auszugeben oder eine Sicherheitsgegenmaßnahme auszulösen.
• 4 ist ein Ablaufplan eines Verfahrens zum Verschmelzen erfasster Objektkartendaten und von V2V-Kartendaten. In Schritt 60 werden Daten von wenigstens einer Objekterfassungsvorrichtung erhoben. Üblicherweise überwacht die Objekterfassungsvorrichtung einen jeweiligen Bereich fern von den durch das Fahrzeug detektierbaren Objekten. In Schritt 61 wird in Ansprechen auf die erfassten Objekte eine Sensorobjektdatenkarte erzeugt.
• In Schritt 62 werden von einer V2V-Kommunikationsnachricht Daten erhoben. Die von der V2V-Nachricht erhobenen Daten können GPS-Informationen eines fernen Fahrzeugs, Objektsensorinformationen von einem anderen fernen Fahrzeug, Fahrzeugdynamikinformationen von dem fernen Fahrzeug, von dem fernen Fahrzeug empfangene Alarmwarnungen und beschränkte Fahrerabsichtsinformationen des fernen Fahrzeugs enthalten. In Schritt 63 wird in Ansprechen auf in der V2V-Kommunikationsnachricht enthaltene Daten eine V2V-Objektdatenkarte erzeugt. In Schritt 64 werden die Objektdatenkarte und die V2V-Datenkarte verschmolzen, um eine zusammengeführte Objektbeobachtungskarte zu erzeugen.
• In Schritt 65 werden die verschmolzenen Daten einer Filternachführeinrichtung wie etwa einer Kalman-Filternachführeinrichtung zugeführt, um die das Host-Fahrzeug umgebenden fernen Fahrzeuge nachzuführen. Das Kalman-Filter ist eine rekursive Schätzeinrichtung. Eine Kalman-Filterung erfordert, dass nur ein geschätzter Zustand von dem vorherigen Zeitschritt und der gegenwärtige Messwert notwendig sind, um einen Schätzwert des gegenwärtigen Zustands zu bestimmen. Das Nachführungsfilter führt den Weg der fernen Fahrzeuge relativ zu der Position des Host-Fahrzeugs nach und kann auf der Grundlage der empfangenen Daten einen voraussagenden Weg erzeugen, falls die Kommunikation mit den Objektdetektierungsvorrichtungen oder die V2V-Kommunikation verloren geht.
• In Schritt 66 wird eine Nachführungsliste erzeugt. Die Nachführungsliste identifiziert die Positionen der fernen Fahrzeuge, die das Host-Fahrzeug umgeben. Außerdem sind für jedes der fernen Fahrzeuge die Fahrzeuggeschwindigkeit, die Gierrate und die Orientierung aufgeführt.
• In Schritt 67 werden die Nachführungsdaten zur Bedrohungsbeurteilung an eine Sicherheitsanwendung ausgegeben. Die Fahrzeugdaten werden verschiedenen Sicherheitssystemen zugeführt, wo die Informationen verarbeitet werden und in Bezug auf jedes ferne Fahrzeug und den Einfluss, den es auf das Host-Fahrzeug für eine jeweilige Sicherheitsanwendung haben kann, Bedrohungsbeurteilungen vorgenommen werden.
• Es werden hier Ausführungsformen der zuvor erwähnten Verschmelzungs- und Nachführungsroutine beschrieben. Es wird angemerkt, dass die hier beschriebenen Routinen eine einer Mehrzahl von Routinen sind, die für die Verschmelzung und Nachführung verwendet werden können, und es ist festzustellen, dass die Erfindung nicht auf die hier beschriebenen Routinen beschränkt ist. Um die Verschmelzung und Nachführung auszuführen, seien zunächst X₁, X₂, ... X_k die K Fahrzeuge in dem Kommunikationsgebiet. Es sei X_i der Zustand des i-ten Fahrzeugs einschließlich der Nordverlagerung, der Ostverlagerung, der Richtung (des Winkels gegen Norden), der Winkelgeschwindigkeit und des Geschwindigkeitsvektors in Bezug auf die Basisreferenz. Es seien X_H der Zustand des Host-Fahrzeugs und g_i die GPS-Messwerte von X_i einschließlich Nordverlagerung, Ostverlagerung, Richtung bzw. Geschwindigkeit. m_i ist der Vektor der Raddrehzahl- und Gierratenmesswerte des i-ten Fahrzeugs und $o_i^j$

  

  sind die Messwerte (d. h. Abstand, Abstandsänderung und Azimutwinkel) des j-ten Fahrzeugs, gemessen durch die Erfassungsvorrichtung an dem i-ten Fahrzeug. Das Ziel ist die Wiedergewinnung des Zustands der Fahrzeuge {X_i|i=1,...,K} aus den Messwerten {g_m,m_i|i=1,...,K} und {o^j|i = 1,..., K, j = 1,...,L_l} , wobei L_i die Anzahl der Ziele ist, die durch die Erfassungsvorrichtung in dem i-ten Fahrzeug zurückgegeben werden.
• In der folgenden Ableitung ist die Gaußverteilung durch die Informationsanordnung bezeichnet. Zum Beispiel kann die Zufallsvariable x ~ N(µ,Q) als x ~ [R, z] dargestellt werden, wobei Q = R^-T R^-1 und z = Rµ ist. Es wird angemerkt, dass jedes Fahrzeug seine eigene Systemdynamikgleichung besitzt wie: $$X_i\left(t+1\right)={ƒ}_i\left(X_i,w_i\right)$$

  

  wobei der Term w_i ~ [R_wi, z_wi] eine Zufallsvariable ist, die das Prozessrauschen darstellt. Die lineare Näherung von (1) in der Umgebung von $\left[X_i^{*},w_i^{*}\right]$

  

  kann ausgedrückt werden als: $$X_i\left(t+1\right)={\mathrm{\Phi }}_i{X}_i+G_i{w}_i+u_{i2}$$

  

  wobei Φ_i und G_i Jakobi-Matrizen der Funktion ƒ in Gleichung (1) in Bezug auf die Variable X_i bzw. w_i sind; außerdem wird der nichtlineare Term dargestellt durch: $$u_{i2}={ƒ}_i\left(X_i^{*},w_i^{*}\right)-{\mathrm{\Phi }}_i{X}_i^{*}-G_i{w}_i^{*}.$$

  
• Die von dem GPS-Empfänger, von den Bordsensoren und von den Objektdetektierungssensoren genommenen Messwerte werden durch die folgenden Gleichungen dargestellt. Die Messwertgleichung für den GPS-Empfänger kann geschrieben werden als: $$g_H=C_H^g{X}_H+v_H^g$$

  

  wobei der Rauschvektor $v_H^g\sim \left[R_H^g\mathrm{,0}\right]$

  

  eine Zufallsvariable mit dem Mittelwert null ist. Die Messwertgleichungen für den Raddrehzahl- und für den Gierratensensor können wie folgt geschrieben werden: $$m_H=C_H^m{X}_H+v_H^m$$

  

  wobei der Rauschvektor $v_H^m$

  

  eine Zufallsvariable mit dem Mittelwert null ist, die durch bezeichnet $v_H^m\sim \left[R_H^m\mathrm{,0}\right]$

  

  wird. Jedes Fahrzeug unterhält einen Schätzwert des Zustands der Fahrzeuge {X_i|i=1,...,K}. Zum selben Zeitpunkt t misst die Objekterfassungsvorrichtung eine Liste von Objekten $\left\{o_H^{{\kappa }_i}|i=\mathrm{1,...,}{L}_H\right\},$

  

  wobei κ_i die Datenzuordnungsvariable ist, die bestimmt, dass das l-te Objekt von dem κ_i-ten Fahrzeug X_Kl ist; und wobei L_H die Anzahl der durch die Erfassungsvorrichtung gemessenen Objekte ist. Somit kann die Gleichung für das l-te Objekt von dem Sensor als $$o_H^{{\kappa }_i}=h\left(X_{{\kappa }_i},X_H\right)+v_H^{{\kappa }_i}$$

  

  geschrieben werden, wobei der Rauschterm $v_H^{{\kappa }_i}\sim \left[R_H^{{\kappa }_i}\mathrm{,0}\right]$

  

  ist, dessen Kovarianzmatrix den Genauigkeitsgrad der Objekterfassungsvorrichtung darstellt.
• Die lineare Näherung von (6) in der Umgebung $\left[X_{{\kappa }_i}^{*},X_H^{*}\right]$

  

  kann ausgedrückt werden als: $$o_H^{{\kappa }_i}=\left[C_{{\kappa }_i}^H{C}_H^{{\kappa }_i}\right]\left[\begin{array}{c}{X}_{{\kappa }_i}\\ X_H\end{array}\right]+u_{l_{{\kappa }_i}}+v_H^{{\kappa }_i}$$

  

  wobei $C_{{\kappa }_i}^H$

  

  die Jakobi-Matrix in Bezug auf X_Kl ist, $C_H^{{\kappa }_i}$

  

  die Jakobi-Matrix in Bezug auf X_H ist und dies der nichtlineare Bias-Term ist: $$u_1{}_{{\kappa }_i}=h\left(X_{{\kappa }_i}^{*},X_H^{*}\right)-C_{{\kappa }_i}^H{X}_{{\kappa }_i}^{*}-C_H^{{\kappa }_i}{X}_H^{*}.$$

  
• Das Drahtlos-Funkmodul in dem Host-Fahrzeug empfängt zu jedem Zeitpunkt t Rundsendepakete von fernen Fahrzeugen innerhalb der Kommunikationsreichweite. Das i-te Paket enthält den Schätzwert des Zustands x_i des i-ten Fahrzeugs, der als ein Messwert $$x_i=X_i+v_i$$

  

  angesehen werden kann, wobei der Rauschterm v_i ~ [R_i,0] die Unsicherheit des Zustandsschätzwerts darstellt.
• Eine erste Ausführungsform der zuvor erwähnten Verschmelzungs- und Nachführungsroutine ist wie folgt. Es wird angenommen, dass die Zustände des Host-Fahrzeugs X_H und der fernen Fahrzeuge {X_i|i = 1, ..., K} nicht miteinander korreliert sind. Somit können extended Kalman-Filter verwendet werden, um die Zustandsvariablen getrennt zu schätzen.
• Die Lageermittlung des Host-Fahrzeugs X_H wird durch Verschmelzung des GPS und der Bordsensoren dargestellt. Die folgende Gleichung kann geschrieben werden: $$\left[\begin{array}{c}{g}_H\\ m_H\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{C}_H^g\\ C_H^m\end{array}\right]X_H+\left[\begin{array}{c}{v}_H^g\\ v_H^m\end{array}\right]$$

  
• Die Nachführung der fernen Fahrzeuge wird durch Verschmelzung des V2V-Sensors und der Objekterfassungsvorrichtungen dargestellt. Es wird eine Annahme gemacht, dass die Objekterfassungsvorrichtung eine Liste von Objekten $\left\{o_H^{K_{\kappa }}|K_{\kappa }=i\right\}$

  

  misst, die dem i-ten Fahrzeug zum Zeitpunkt t entsprechen. Die Messwertgleichung kann dargestellt werden als: $$\left[\begin{array}{c}{x}_i\\ o_H^{{\kappa }_i}\\ {}^{⋮}\\ o_H^{{\kappa }_k}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{I}_5\\ C_H^{{\kappa }_i}\\ ⋮\\ C_H^{{\kappa }_k}\end{array}\right]X_i+\left[\begin{array}{c}0\\ u_{1{\kappa }_i+C_H^{{\kappa }_i}{X}_H}\\ ⋮\\ u_{1{\kappa }_t+C_H^{{\kappa }_k}{X}_H}\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}{v}_i\\ v_H^{{\kappa }_i}\\ ⋮\\ v_H^{{\kappa }_k}\end{array}\right]$$

  
• Im Folgenden sind in Übereinstimmung mit 5 die Hauptschritte in der wie oben dargestellten Entkopplungsroutine beschrieben. In Schritt 70 wird die Routine initiiert. In Schritt 71 wird ausgehend von den vorherigen Schätzwerten der Zustände des Host-Fahrzeugs und der fernen Fahrzeuge zum Zeitpunkt t-1 eine Bestimmung vorgenommen, ob zum Zeitpunkt t neue Daten angekommen sind. Diese Daten können aus den Systemdynamikgleichungen (2) und aus den Messwertgleichungen (10) und (11) aktualisiert werden.
• Falls in Schritt 71 keine neuen Daten angekommen sind, wird die Routine in Schritt 72 angehalten. Falls neue, aktualisierte Daten angekommen sind, werden in Schritt 73 der vorherige Schätzwert der Zustände des Host-Fahrzeugs X̂_H(t-1) und die Kovarianzmatrix P̂_H(t-1)) wiedergewonnen.
• In Schritt 74 werden auf der Grundlage der GPS- und der Bordbewegungsdaten die Host-Fahrzeug-Zustandsschätzwerte aktualisiert. Es wird ein extended Kalman-Filter oder ein ähnliches Filter angewendet, um auf der Grundlage der Systemdynamikgleichungen (2) und der Messwertgleichungen (10) den Schätzwert des Zustands des Host-Fahrzeugs zum Zeitpunkt t abzuleiten. Der aktualisierte Schätzwert X̂_H und die Kovarianzmatrix P̂_H werden ausgegeben.
• In Schritt 75 wird die Zuordnungsvariable κ_l für das l-te Sensorobjekt $o_H^i$

  

  für 1 = 1, ..., L_H berechnet. Dies ordnet die Sensorobjekt- und die V2V-Daten vorherigen Schätzwerten des fernen Fahrzeugs zu.
• In Schritt 76 wird eine Bestimmung vorgenommen, ob alle Zustände der fernen Fahrzeuge aktualisiert worden sind. Falls die alle Zustände aktualisiert worden sind, erfolgt eine Rückkehr zu Schritt 71, um zu bestimmen, ob neue Daten angekommen sind. Falls nicht alle Zustände aktualisiert worden sind, werden in Schritt 77 der vorherige Schätzwert des Zustands des i-ten fernen Fahrzeugs X̂_i(t-1) und die Kovarianzmatrix P̂_i(t-1) wiedergewonnen.
• In Schritt 78 werden auf der Grundlage der V2V- und der Objektkartendaten die Zustandsschätzwerte des fernen Fahrzeugs aktualisiert. Ein extended Kalman-Filter oder ein ähnliches Filter wird verwendet, um auf der Grundlage der Systemdynamik- und der Messwertgleichungen (10) bzw. (2) den Schätzwert des Zustands des i-ten fernen Fahrzeugs zum Zeitpunkt t abzuleiten. Der aktualisierte Schätzwert X̂_i und die Kovarianzmatrix P̂_i werden ausgegeben. Daraufhin erfolgt eine Rückkehr zu Schritt 76, um zu bestimmen, ob alle Zustände aktualisiert worden sind. Falls nicht alle Schritte aktualisiert worden sind, werden die Schritte 77 bis 78 wiederholt, bis alle Zustände aktualisiert worden sind. Anderenfalls erfolgt eine Rückkehr zu Schritt 71, um auf die Ankunft neuer Daten zu prüfen.
• 6 und 7 veranschaulichen die Ergebnisse einer gemeinsamen Lageermittlung und Nachführung für zehn Fahrzeuge. Die normierte Kovarianz des gemeinsamen Zustands ist in 6 visualisiert. Verdunkelte Einträge geben starke Korrelationen an. Es ist klar, dass nicht nur die Wege X_T und das Host-Fahrzeug X_H korreliert sind, sondern dass auch jedes Paar von Wegen in X_T wechselweise korreliert ist. Das Schachbrettaussehen der gemeinsamen Kovarianzmatrix bestätigt die obige Aussage. Somit ist die entkoppelte Näherung, die die nichtdiagonalen korrelierten Einträge ignoriert, nicht asymptotisch optimal.
• 7 veranschaulicht einen Cholesky-Faktor der inversen Kovarianzmatrix (auch als Informationsmatrix bekannt), der wie die Korrelationsmatrix normiert ist, um die Ergebnisse der in 6 gezeigten Vorgehensweise zu überprüfen. Einträge in dieser Matrix können als Nebenbedingungen oder Verbindungen zwischen den Zuständen der fernen Fahrzeuge und des Host-Fahrzeugs angesehen werden. Je dunkler ein wie in 7 gezeigter Eintrag ist, desto stärker ist die Verbindung zwischen den Zuständen. Wie 7 nahelegt, scheint der Cholesky-Faktor R nicht nur dünn besiedelt, sondern auch gut strukturiert zu sein. Die Matrix wird nur von den Einträgen innerhalb des Zustands eines fernen Fahrzeugs oder von den Einträgen zwischen einem fernen Fahrzeug- und dem Host-Fahrzeugzustand dominiert.
• Es wird hier eine zweite Ausführungsform der zuvor erwähnten Verschmelzungs- und Nachführungsroutine beschrieben. Die zweite Ausführungsform nutzt und unterhält diese Struktur über die gesamte Berechnung. Außerdem erfordert das Speichern einer dünn besiedelten Faktormatrix linearen Platz. Wichtiger ist, dass Aktualisierungen in linearer Zeit hinsichtlich der Anzahl der Wege in dem System ausgeführt werden können.
• Durch Kombination der oben abgeleiteten Messwertgleichungen (4), (5), (7) und (9) ergibt sich: $$\left[\begin{array}{c}{x}_1\\ ⋮\\ x_K\\ o_H^{{\kappa }_1}\\ ⋮\\ o_H^{{\kappa }_{L_H}}\\ g_H\\ m_H\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cccc}{I}_5& \dots & 0& 0\\ ⋮& \ddots & ⋮& ⋮\\ 0& \dots & I_5& 0\\ C_H^{{\kappa }_1}& \cdots & 0& C_{{\kappa }_1}\\ ⋮& \ddots & ⋮& ⋮\\ 0& \dots & C_H^{{\kappa }_{L_H}}& C_{{\kappa }_{L_H}}^H\\ 0& 0& 0& C_H^g\\ 0& 0& 0& C_H^m\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{X}_1\\ ⋮\\ X_K\\ X_H\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}0\\ ⋮\\ 0\\ u_{1{\kappa }_1}\\ ⋮\\ u_{1{\kappa }_{L_H}}\\ 0\\ 0\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}{}_{v_1}\\ ⋮\\ v_K\\ v_H^{{\kappa }_1}\\ ⋮\\ v_H^{{\kappa }_{L_H}}\\ v_H^g\\ v_H^m\end{array}\right]$$

  

  oder anders dargestellt $$o=\left[C_T{C}_H\right]\left[\begin{array}{c}{X}_T\\ X_H\end{array}\right]+u_1+v$$

  

  wobei $X_T={\left[X_i^T\mathrm{,...,}{X}_K^T\right]}^T$

  

  und X_H die fernen Fahrzeugwege bzw. die Lageermittlung des Host-Fahrzeugs darstellt. Ohne Verlust der Allgemeinheit wird angenommen, dass v eine Zustandsvariable mit dem Mittelwert null mit der Kovarianzeinheitsmatrix ist, d. h. v ~ [I,0]. Durch Kombination der Systemdynamikgleichungen für jedes Fahrzeug in Gleichung (1) werden die folgenden Ergebnisse abgeleitet: $$X\left(t+1\right)=\mathrm{\Phi }X+Gw+u_2$$

  

  mit $$X={\left[X_i^T\dots {\text{X}}_K^T{X}_H^T\right]}^T$$

  

  $$G=\text{diag}\left[G_1\dots {\text{G}}_K{\text{G}}_H\right]$$

  

  $$w={\left[w_1^T\cdots w_K^T{w}_H^T\right]}^T$$

  

  $$u_2={\left[u_{\mathrm{2,1}}^T\cdots {\text{u}}_{\mathrm{2,}K}^T{\text{u}}_{\mathrm{2,}H}^T\right]}^T$$

  

  $$w\sim \left[R_w,z_w\right].$$

  
• Im Ergebnis ist die Kostenfunktion definiert als: $$\begin{array}{l}{J}_t\left(X_T\left(t\right),X_H\left(t\right)\right)={\Vert \tilde{R}\left(0\right)X\left(0\right)-\tilde{z}\left(0\right)\Vert }^2+\\ {\displaystyle \sum _{t=1}^t{\Vert o\left(\tau \right)-\left[C_r\left(\tau \right)C_H\left(\tau \right)\right]\left[\begin{array}{cc}{X}_r& \left(\tau \right)\\ X_H& \left(\tau \right)\end{array}\right]+u_1\left(\tau \right)\Vert }^2+{{\displaystyle \sum _{t=1}^t\Vert R_w\left(\tau \right)-z_w\left(\tau \right)\Vert }}^2}\end{array}$$

  

  wobei X(0) - (R̃(0),z̅(0)) die Anfangsvorkenntnis über die Zustände der Fahrzeuge darstellt. Das Ziel besteht darin, jene Faktoren X_T(t) und X_H(t) zu ermitteln, die die Kostenfunktion J_t vorbehaltlich der Systemdynamiknebenbedingung (14) minimieren.
• 8 veranschaulicht ein Verfahren für die gemeinsame Lageermittlungs- und Nachführungsroutine. In Schritt 80 wird die Routine initiiert. In Schritt 81 wird ausgehend von einer Vorhersage oder Vorkenntnis eines gemeinsamen Zustands X zum Zeitpunkt t eine Bestimmung vorgenommen, ob zum Zeitpunkt t neue Daten angekommen sind. Diese Daten können aus den Systemdynamikgleichungen (14) und aus den Messwertgleichungen (12) aktualisiert werden.
• Falls in Schritt 81 keinen neuen Daten angekommen sind, wird die Routine in Schritt 82 angehalten. Falls neue, aktualisierte Daten angekommen sind, wird in Schritt 83 die vorherige Vorhersage der Zustände des gemeinsamen Zustands X zum Zeitpunkt t (ausgedrückt durch X) wiedergewonnen. Der gemeinsame Zustand X wird wie folgt dargestellt: $$X\sim \left[\tilde{R},\tilde{z}\right]=\left[\begin{array}{ccc}{\tilde{R}}_T& {\tilde{R}}_{TH}& {\tilde{z}}_T\\ 0& {\tilde{R}}_H& {\tilde{z}}_H\end{array}\right]$$

  
• In Schritt 84 wird die Zuordnungsvariable κ_l für das l-te Sensorobjekt $o_H^l$

  

  für 1 = 1, ..., L_H berechnet.
• In Schritt 85 werden die Koeffizienten C_T, C_H und u_l in der gemeinsamen Messwertgleichung (13) bestimmt. Die vorherige Vorhersage [R̃,z̃]; die gemeinsamen Messmatrizen C_T und C_H; und die Vektoren u_l und o werden in die Matrix A eingesetzt: $$A=\left[\begin{array}{ccc}{\tilde{R}}_T& {\tilde{R}}_{TH}& {\tilde{z}}_T\\ 0& {\tilde{R}}_H& {\tilde{z}}_H\\ C_T& C_H& o-u_1\end{array}\right]$$

  
• Die Matrix A wird unter Verwendung einer Givens-Rotation (Ausgabe einer oberen Dreiecksmatrix A' = T̂A, so dass A'^TA' = A^TA ist, wobei T̂ eine orthogonale Matrix ist) faktorisiert. $$\widehat{T}A=\left[\begin{array}{ccc}{\widehat{R}}_T& {\widehat{R}}_{TH}& {\widehat{z}}_T\\ 0& {\widehat{R}}_H& {\widehat{z}}_H\\ 0& 0& ò\end{array}\right]$$

  

  wobei ò der Rest ist, der die Diskrepanz zwischen dem Modell und dem Messwert widerspiegelt.
• In Schritt 86 wird nach Verschmelzung mit dem Messwert zum Zeitpunkt t eine aktualisierte Informationsanordnung [R̂,ẑ] abgeleitet: $$\left[\widehat{R},\widehat{z}\right]=\left[\begin{array}{ccc}{\widehat{R}}_T& {\widehat{R}}_{TH}& {\widehat{z}}_T\\ 0& {\widehat{R}}_H& {\widehat{z}}_H\end{array}\right]$$

  
• Der aktualisierte Schätzwert des gemeinsamen Zustands (d. h. Lageermittlung X̂_H und Nachverfolgung X̂_T) wird durch Lösen der folgenden linearen Gleichung bestimmt: $$\left[\begin{array}{cc}{\widehat{R}}_T& {\widehat{R}}_{TH}\\ 0& {\widehat{R}}_T\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{\widehat{X}}_T\\ {\widehat{X}}_H\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{\widehat{z}}_T\\ {\widehat{z}}_H\end{array}\right]$$

  
• In Schritt 87 wird der aktualisierte Schätzwert des gemeinsamen Zustands X =[X̂_H,X̂_T] zum Zeitpunkt t ausgegeben.
• In Schritt 88 werden Φ, G und u₂ wie in Gleichung (14) veranschaulicht berechnet. Die aktualisierte Informationsanordnung [R̂,ẑ], R_ω, Φ, und G wird in Matrix B eingesetzt: $$B=\left[\begin{array}{ccc}{R}_w& 0& z_w\\ -\widehat{R}{\mathrm{\Phi }}^{-1}G& \widehat{R}{\mathrm{\Phi }}^{-1}& \widehat{z}+\widehat{R}{\mathrm{\Phi }}^{-1}{u}_2\end{array}\right]$$

  
• Die Matrix B wird unter Verwendung einer Givens-Rotation (Ausgabe einer oberen Dreiecksmatrix B'=T̃B , so dass B'^T B' = B^T B ist, wobei T̃ eine orthogonale Transformation ist) faktorisiert, die dargestellt wird als: $$\tilde{T}B=\left[\begin{array}{ccc}{\widehat{R}}_w\left(t+1\right)& {\tilde{R}}_{wX}\left(t+1\right)& {\tilde{z}}_w\left(t+1\right)\\ 0& \tilde{R}\left(t+1\right)& \tilde{z}\left(t+1\right)\end{array}\right]$$

  
• In Schritt 89 wird die aktualisierte Vorhersage des gemeinsamen Zustands X(t+1) in Informationsanordnungsform X(t+1) ~ [R̃(t+1), z̃(t+1)] für den Zeitpunkt t+1 (z. B. (27)) aktualisiert, die genutzt werden kann, wenn die neuen Messwerte verfügbar sind. Es erfolgt eine Rückkehr zu Schritt 72, um zu Bestimmen, ob neue Daten verfügbar sind.

Claims (10)

1. Verfahren zum Verbessern eines Systems, das einem Host-Fahrzeug (10) die Kenntnis eines Vorhandenseins bezüglich fernen Fahrzeugen (12) vermittelt, wobei das Host-Fahrzeug (10) wenigstens eine Objekterfassungsvorrichtung (17) zum Erfassen von Objekten fern von dem Host-Fahrzeug (10) enthält, wobei das Host-Fahrzeug (10) ferner ein Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Kommunikationssystem zum Austauschen von Fahrzeugdaten in Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Nachrichten zwischen fernen Fahrzeugen (12) und dem Host-Fahrzeug (10) enthält, wobei das Verfahren die folgenden Schritte umfasst: Erzeugen einer Sensorobjektdatenkarte (44) in Ansprechen auf die erfassten Objekte; Erzeugen einer Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Objektdatenkarte (46) in Ansprechen auf eine Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Nachricht; Zusammenführen der Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Objektdatenkarte (46) und der Sensorobjektdatenkarte (44) zum gemeinsamen Bestimmen relativer Positionen ferner Fahrzeuge (12) zu dem Host-Fahrzeug (10); Schätzen der relativen Position der fernen Fahrzeuge (12) zu dem Host-Fahrzeug (10) unter der Nutzung der zusammengeführten Datenkarten; und Ausgeben von Nachführungsdaten an sicherheitsbezogene Anwendungen (56) zum Identifizieren der Bedrohungsbeurteilungen für das Host-Fahrzeug (10), wobei falls Fehler zwischen der Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Objektdatenkarte (46) und der Sensorobjektdatenkarte (44) bestimmt werden, die Priorität der Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Objektdatenkarte (46) oder der Sensorobjektdatenkarte (44) auf der Grundlage eines gegenwärtigen Orts des Fahrzeugs festgelegt wird.
2. Verfahren nach Anspruch 1, bei dem das Schätzen der relativen Position der fernen Fahrzeuge (12) das Erzeugen von Rückkopplungsdaten (52) zum Verbessern einer Genauigkeit der wenigstens einen Objekterfassungsvorrichtung (17) enthält.
3. Verfahren nach Anspruch 1, das ferner den Schritt des Erzeugens einer Nachführungsliste (54) der umgebenden Fahrzeuge in Ansprechen auf das Schätzen der relativen Position ferner Fahrzeuge (12) umfasst, wobei die Nachführungsliste (54) eine Fahrzeugposition, -geschwindigkeit und -gierrate der fernen Fahrzeuge (12) enthält, bei dem insbesondere die Nachführungsliste (54) als Rückkopplung zum ununterbrochenen Bestimmen der relativen Position der fernen Fahrzeuge (12) zu dem Host-Fahrzeug (10) bereitgestellt wird, und/oder die Nachführungsliste (54) als Teil der Nachführungsdaten ausgegeben wird, die an die sicherheitsbezogenen Anwendungen (56) ausgegeben werden.
4. Verfahren nach Anspruch 1, das ferner den Schritt des Erhebens von Fahrzeugdynamikinformationen des Host-Fahrzeugs (10) zum Schätzen der relativen Positionierung des Host-Fahrzeugs (10) zu den fernen Fahrzeugen (12) umfasst, und/oder bei dem die Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Objektdatenkarte (46) vom GPS (16) und von drahtlosen Kommunikationsvorrichtungen (13) erhalten wird, und/oder bei dem die Priorität der Sensorobjektdatenkarte (44) festgelegt wird, falls sich das Host-Fahrzeug (10) an einem stadtartigen Ort mit GPS-Behinderungen befindet, und/oder bei dem die sicherheitsbezogenen Anwendungen (56) die Positionierung der fernen Fahrzeuge (12) und die Orientierung der fernen Fahrzeuge (12) verwenden, um Fahrerkenntnisnahmebenachrichtigungen auszulösen.
5. Verfahren nach Anspruch 1, bei dem der Schritt des Zusammenführens der Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Objektdatenkarte (46) und der Sensorobjektdatenkarte (44) die gemeinsame Lageermittlung und die gemeinsame Nachführung der fernen Fahrzeuge (12) und des Host-Fahrzeugs (10) enthält.
6. Verfahren nach Anspruch 5, bei dem die Lageermittlung des Host-Fahrzeugs (10) durch eine Verschmelzung der Daten von einem globalen Positionsbestimmungssystem und der Daten von Bordobjektdetektierungssensoren gekennzeichnet ist und dargestellt wird durch: $$\left[\begin{array}{c}{g}_H\\ m_H\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{C}_H^g\\ C_H^m\end{array}\right]X_H+\left[\begin{array}{c}{\nu }_H^g\\ {\nu }_H^m\end{array}\right]$$

   

   wobei g_H die GPS-Messwerte des Host-Fahrzeugs (10) sind, m_h ein Vektor der Raddrehzahl- und Gierratenmesswerte des Host-Fahrzeugs (10) ist, X_H ein Zustand eines Host-Fahrzeugs (10) ist, $C_H^g$

   

   die GPS-Messwertmatrix ist, $C_H^m$

   

   die Bordsensormesswertmatrix ist und ${\nu }_H^g$

   

   und ${\nu }_H^m$

   

   Rauschfaktoren sind.
7. Verfahren nach Anspruch 6, bei dem die Nachführung des fernen Fahrzeugs (12) durch eine Verschmelzung von Daten von einem Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Sensor und Daten von Bordobjektdetektierungssensoren gekennzeichnet ist und dargestellt wird durch: $$\left[\begin{array}{c}{x}_i\\ o_H^{{\kappa }_l}\\ ⋮\\ o_H^{{\kappa }_k}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{I}_5\\ C_H^{{\kappa }_l}\\ ⋮\\ C_H^{{\kappa }_k}\end{array}\right]X_i+\left[\begin{array}{c}0\\ u_{1{\kappa }_l}+C_H^{{\kappa }_l}{X}_H\\ ⋮\\ u_{1{\kappa }_k}+C_H^{{\kappa }_k}{X}_H\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}{\nu }_i\\ {\nu }_H^{{\kappa }_l}\\ ⋮\\ {\nu }_H^{{\kappa }_k}\end{array}\right]$$

   

   wobei X_i der Zustand des i-ten fernen Fahrzeugs (12) ist, $o_H^{{\kappa }_k}$

   

   die Abstands-, Abstandsänderungs- und Azimutwinkelmesswerte des κ_k-ten Fahrzeugs, gemessen durch eine Erfassungsvorrichtung an dem Host-Fahrzeug (10), sind, I₅ eine Einheitsmatrix ist, u_1Kl ein in (8) definierter Vektor ist, v_i ein Rauschfaktor des Host-Fahrzeugs (10) ist, $v_H^{{\kappa }_K}$

   

   ein Rauschfaktor des Host-Fahrzeugs (10) ist.
8. Verfahren nach Anspruch 7, das ferner den Schritt des Erzeugens einer dünn besiedelten Matrix umfasst, wobei die dünn besiedelte Matrix dargestellt wird durch: $$\left[\begin{array}{c}{x}_1\\ ⋮\\ x_K\\ o_H^{{\kappa }_1}\\ ⋮\\ o_H^{{\kappa }_{L_H}}\\ g_H\\ m_H\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cccc}{I}_5& \cdots & 0& 0\\ ⋮& \ddots & ⋮& ⋮\\ 0& \dots & I_5& 0\\ C_H^{{\kappa }_1}& \dots & 0& C_{{\kappa }_1}^H\\ ⋮& \ddots & ⋮& ⋮\\ 0& \dots & C_H^{{\kappa }_{L_H}}& C_{{\kappa }_{L_H}}^H\\ 0& 0& 0& C_H^g\\ 0& 0& 0& C_H^m\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{X}_1\\ ⋮\\ X_k\\ X_H\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}0\\ ⋮\\ 0\\ u_{1{\kappa }_1}\\ ⋮\\ u_{1{\kappa }_{L_H}}\\ 0\\ 0\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}{\nu }_1\\ ⋮\\ {\nu }_K\\ {\nu }_H^{{\kappa }_1}\\ ⋮\\ {\nu }_H^{{\kappa }_{L_H}}\\ {\nu }_H^g\\ {\nu }_H^m\end{array}\right]$$

   

   und/oder das ferner den Schritt des Bestimmens einer Systemdynamikgleichung umfasst, wobei die Systemdynamikgleichung dargestellt wird durch $$X\left(t+1\right)=ƒ\left(X,\omega \right)$$

   

   wobei X(t + 1) eine Vorhersage des gemeinsamen Zustands ist; und ω eine Zufallsvariable ist, die nicht modelliertes Prozessrauschen darstellt, und/oder wobei die Linearisierung der Systemdynamikgleichung dargestellt wird durch: $$X\left(t+1\right)=\mathrm{\Phi }X+G\omega +u_2$$

   

   wobei Φ die Jakobi-Matrix der Funktion ƒ in Bezug auf X ist, G die Jakobi-Matrix der Funktion ƒ in Bezug auf ω ist und der nichtlineare Term u₂ durch die folgende Formel dargestellt wird: $$u_2=ƒ\left(X*,w*\right)-\mathrm{\Phi }X*-Gw*.$$

   
9. Fahrzeugkenntnissystem zum Überwachen ferner Fahrzeuge (12) relativ zu einem Host-Fahrzeug (10), wobei das Fahrzeugkenntnissystem umfasst: wenigstens eine Objekterfassungsvorrichtung (17); eine Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Kommunikationsvorrichtung; ein Datenerhebungsmodul (42) zum Erhalten einer Sensorobjektdatenkarte (44) und einer Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Objektdatenkarte (46), wobei falls Fehler zwischen der Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Objektdatenkarte (46) und der Sensorobjektdatenkarte (44) bestimmt werden, das Datenerhebungsmodul (42) die Priorität der Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Objektdatenkarte (46) oder der Sensorobjektdatenkarte (44) auf der Grundlage eines gegenwärtigen Orts des Fahrzeugs festlegt; ein Verschmelzungsmodul (48) zum Zusammenführen der Sensorobjektdatenkarte (44) und der Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Objektdatenkarte (46) zum Erzeugen einer kumulativen Objektdatenkarte; und ein Nachführungsmodul (50) zum Schätzen der relativen Position der fernen Fahrzeuge (12) zu dem Host-Fahrzeug (10).
10. System nach Anspruch 9, bei dem die wenigstens eine Objekterfassungsvorrichtung (17) eine radargestützte Erfassungsvorrichtung enthält, und/oder bei dem die wenigstens eine Objekterfassungsvorrichtung (17) eine sehgestützte Erfassungsvorrichtung enthält, und/oder bei dem die wenigstens eine Objekterfassungsvorrichtung (17) eine lichtgestützte Erfassungsvorrichtung enthält, und/oder bei dem die Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Kommunikationsvorrichtung wenigstens eine GPS-Vorrichtung (16) und ein drahtloses Kommunikationsmodul (13) zum Übermitteln von Fahrzeuginformationen zwischen Fahrzeugen enthält, und/oder bei dem das Nachführungsmodul (50) ein Kalman-Filter enthält, und/oder bei dem das Nachführungsmodul (50) ein Quadratwurzel-Informationsfilter enthält, und/oder bei dem das Nachführungsmodul (50) eine Nachführungsliste (54) erzeugt, die eine Fahrzeugposition, eine Fahrzeuggeschwindigkeit, eine Fahrzeuggierrate des fernen Fahrzeugs (12) enthält, und/oder das ferner eine Rückkopplungsschaltung umfasst, die zwischen das Nachführungsmodul (50) und das Datenerhebungsmodul (42) geschaltet ist, um Rückkopplungsdaten (52) zu erzeugen, um eine Genauigkeit der wenigstens einen Objekterfassungsvorrichtung (17) zu verbessern, und/oder das ferner wenigstens eine Fahrzeugdynamikerfassungsvorrichtung umfasst, die Fahrzeugdynamikdaten des Host-Fahrzeugs (10) bereitstellt, um die relative Positionierung des Host-Fahrzeugs (10) zu den fernen Fahrzeugen (12) zu schätzen, und/oder das ferner wenigstens eine sicherheitsbezogene Anwendung (56) zum Beurteilen einer Bedrohung ferner Fahrzeuge (12) für das Host-Fahrzeug (10) und zum Auslösen einer Sicherheitsantwort umfasst.

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