DE102022129800A1

DE102022129800A1 - Method and device for controlling an automated driving function

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Publication number: DE102022129800A1
Application number: DE102022129800.0A
Authority: DE
Inventors: Pascal Minnerup; Bernd Spanfelner; Fynn Terhar
Original assignee: Bayerische Motoren Werke AG
Current assignee: Bayerische Motoren Werke AG
Priority date: 2022-11-10
Filing date: 2022-11-10
Publication date: 2024-05-16

Abstract

Ein Verfahren (200) zum Steuern einer automatisierten Fahrfunktion eines Fahrzeugs (105), das auf einer Fahrstraße mit mehreren Fahrspuren (115) fährt, umfasst Schritte des Zuordnens (205) je einer Hypothese zu jeder Fahrspur (115, 120) der Fahrstraße, wobei jede Hypothese besagt, dass sich das Fahrzeug (105) auf der jeweils zugeordneten Fahrspur (115, 120) befindet; des Bereitstellens (210) einer zeitlichen Abfolge von Sensorwerten jeweils auf der Basis einer Erfassung einer Landmarke (145) im Umfeld des Fahrzeugs (105) mittels eines Sensors (130); des Unterteilens der Abfolge in einen ersten und einen zweiten zeitlichen Abschnitt, wobei der zweite Abschnitt auf den ersten Abschnitt folgt; des Auswählens (215) einer der Hypothesen in Abhängigkeit eines Grads, mit dem die gesamte Abfolge der Sensorwerte jeweils zu den Hypothesen passt; und des Bestimmens (225, 230), dass die ausgewählte Hypothese unabhängig von dem ersten Abschnitt ist, falls die ausgewählte Hypothese übereinstimmt mit einer Hypothese, die nur auf der Basis des zweiten Abschnitts bestimmt ist.

A method (200) for controlling an automated driving function of a vehicle (105) that travels on a road with multiple lanes (115), comprising steps of assigning (205) one hypothesis to each lane (115, 120) of the road, each hypothesis stating that the vehicle (105) is located on the respectively assigned lane (115, 120); providing (210) a temporal sequence of sensor values, each based on a detection of a landmark (145) in the surroundings of the vehicle (105) by means of a sensor (130); dividing the sequence into a first and a second temporal section, the second section following the first section; selecting (215) one of the hypotheses depending on a degree to which the entire sequence of sensor values fits the hypotheses; and determining (225, 230) that the selected hypothesis is independent of the first portion if the selected hypothesis agrees with a hypothesis determined based only on the second portion.

Description

Die vorliegende Erfindung betrifft die Positionierung eines Fahrzeugs im Rahmen einer Steuerung einer automatisierten Fahrfunktion. Insbesondere betrifft die Erfindung die sichere Bestimmung einer Fahrspur, auf welcher das Fahrzeug fährt.The present invention relates to the positioning of a vehicle as part of a control of an automated driving function. In particular, the invention relates to the reliable determination of a lane on which the vehicle is traveling.

Ein Fahrzeug fährt auf einer Fahrstraße mit mehreren Fahrspuren, beispielsweise einer Autobahn. Um das Fahrzeug automatisch steuern zu können ist die sichere Bestimmung der befahrenen Fahrspur erforderlich. So kann beispielsweise verhindert werden, dass sich das Fahrzeug unbemerkt auf einer Ausfahrt befindet, die von der Autobahn wegführt.A vehicle is driving on a road with several lanes, such as a motorway. In order to be able to control the vehicle automatically, it is necessary to reliably determine the lane it is driving in. This can, for example, prevent the vehicle from unknowingly being on an exit that leads away from the motorway.

An Bord des Fahrzeugs können verschiedene Sensoren vorgesehen sein, die Sensorwerte bereitstellen, auf deren Basis eine befahrene Fahrspur bestimmt werden kann. Ein erster Sensor kann einen Empfänger für ein satellitengestütztes Navigationssystem wie GALILEO, GPS, Glonass oder Beidou umfassen und eine geografische Position des Fahrzeugs absolut bestimmen.Various sensors can be provided on board the vehicle, which provide sensor values on the basis of which a lane can be determined. A first sensor can comprise a receiver for a satellite-based navigation system such as GALILEO, GPS, Glonass or Beidou and can determine an absolute geographical position of the vehicle.

Ein zweiter Sensor kann ein Objekt oder eine Landmarke im Umfeld des Fahrzeugs erfassen und einen Sensorwert bereitstellen. Eine geografische Position der Landmarke kann aus Kartendaten bestimmt werden, die in einem Kartenspeicher hinterlegt sind. Die Position des Fahrzeugs kann dann auf der Basis der Position des Objekts oder der Landmarke bestimmt werden. Sollte ein Kartenfehler vorliegen, beispielsweise wenn die tatsächliche Position der Landmarke von der hinterlegten abweicht, so kann eine falsche Fahrspur als befahren bestimmt werden. Ein solcher Kartenfehler kann beispielsweise im Bereich einer Baustelle auf der Fahrstraße auftreten, wenn die Fahrspuren vorübergehend anders geführt sind.A second sensor can detect an object or landmark in the area surrounding the vehicle and provide a sensor value. A geographical position of the landmark can be determined from map data stored in a map memory. The position of the vehicle can then be determined based on the position of the object or landmark. If there is a map error, for example if the actual position of the landmark differs from the stored one, the wrong lane can be determined as being used. Such a map error can occur, for example, in the area of a construction site on the road if the lanes are temporarily routed differently.

Für die Fahrspuren der Fahrstraße können Hypothesen gebildet werden, wobei jede Hypothese besagt, dass sich das Fahrzeug auf der zugeordneten Fahrspur befindet. Ein Sensorwert kann eine Hypothese stützen oder anzweifeln. Idealerweise stützt der Sensorwert nur eine der Hypothesen und zweifelt alle anderen an, sodass die gestützte Hypothese angenommen werden kann.Hypotheses can be formed for the lanes of the road, with each hypothesis stating that the vehicle is in the associated lane. A sensor value can support or cast doubt on a hypothesis. Ideally, the sensor value supports only one of the hypotheses and casts doubt on all the others, so that the supported hypothesis can be accepted.

Um eine Hypothese zu überprüfen, können historische Sensorwerte berücksichtigt werden. Dies kann beispielsweise mittels eines Kalmanfilters oder mittels eines Histogrammfilters umgesetzt werden. Werden jedoch Sensorwerte aus einer sehr langen Historie bzw. beim Befahren einer entsprechend langen Fahrstrecke betrachtet, so kann eine Wahrscheinlichkeit für einen Kartenfehler im Bereich der Fahrstrecke signifikant erhöht sein.In order to test a hypothesis, historical sensor values can be taken into account. This can be done, for example, using a Kalman filter or a histogram filter. However, if sensor values from a very long history or when driving a correspondingly long route are considered, the probability of a map error in the area of the route can be significantly increased.

Eine der vorliegenden Erfindung zugrunde liegende Aufgabe besteht darin, ein verbessertes Verfahren zum Steuern einer automatisierten Fahrfunktion anzugeben. Die Erfindung löst die Aufgabe mittels der Gegenstände der unabhängigen Ansprüche. Unteransprüche geben bevorzugte Ausführungsformen wieder.One object underlying the present invention is to provide an improved method for controlling an automated driving function. The invention solves the problem by means of the subject matter of the independent claims. Subclaims give preferred embodiments.

Nach einem ersten Aspekt der vorliegenden Erfindung umfasst ein Verfahren zum Steuern einer automatisierten Fahrfunktion eines Fahrzeugs, das auf einer Fahrstraße mit mehreren Fahrspuren fährt, Schritte des Zuordnens je einer Hypothese zu jeder Fahrspur der Fahrstraße, wobei jede Hypothese besagt, dass sich das Fahrzeug auf der jeweils zugeordneten Fahrspur befindet; des Bereitstellens einer zeitlichen Abfolge von Sensorwerten jeweils auf der Basis einer Erfassung einer Landmarke im Umfeld des Fahrzeugs mittels eines Sensors; des Unterteilens der Abfolge in einen ersten und einen zweiten zeitlichen Abschnitt, wobei der zweite Abschnitt auf den ersten Abschnitt folgt; des Auswählens einer der Hypothesen in Abhängigkeit eines Grads, mit dem die gesamte Abfolge der Sensorwerte jeweils zu den Hypothesen passt; des Bestimmens, dass die ausgewählte Hypothese unabhängig von dem ersten Abschnitt ist, falls die ausgewählte Hypothese übereinstimmt mit einer Hypothese, die nur auf der Basis des zweiten Abschnitts bestimmt ist; und des Steuerns der automatisierten Fahrfunktion in Abhängigkeit davon, ob bestimmt worden ist, dass die ausgewählte Hypothese unabhängig von dem ersten Abschnitt ist.According to a first aspect of the present invention, a method for controlling an automated driving function of a vehicle traveling on a road with multiple lanes comprises steps of assigning a hypothesis to each lane of the road, each hypothesis stating that the vehicle is in the respective assigned lane; providing a temporal sequence of sensor values based on a detection of a landmark in the environment of the vehicle by means of a sensor; dividing the sequence into a first and a second temporal section, the second section following the first section; selecting one of the hypotheses depending on a degree to which the entire sequence of sensor values fits the hypotheses; determining that the selected hypothesis is independent of the first section if the selected hypothesis matches a hypothesis determined only on the basis of the second section; and controlling the automated driving function depending on whether it has been determined that the selected hypothesis is independent of the first section.

Sollte der Nachweis der Unabhängigkeit nicht gelingen, kann die Unabhängigkeit der Auswahl nicht bestätigt werden, d.h. die ausgewählte Hypothese gilt dann für Zwecke der Weiterverarbeitung im Rahmen der Steuerung der automatisierten Fahrfunktion nicht als unabhängig. So kann nach Art eines Watchdogs bestimmt werden, ob bislang gesammelte Informationen ausreichend unabhängig voneinander sind. Anders ausgedrückt kann mittels des vorgeschlagenen Verfahrens bestimmt werden, wie signifikant eine Historie gespeicherter Sensorwerte für die Auswahl einer der Hypothesen sind bzw. waren. Dabei kann z.B. eine Grenze für eine Historie von Sensorwerten, auf deren Basis eine Position eines Fahrzeugs ermittelt werden soll, festgelegt werden. Mit anderen Worten kann bestimmt werden, wie weit zurückliegende Sensorwerte noch für die Positionsbestimmung des Fahrzeugs herangezogen werden sollen.If the proof of independence cannot be successful, the independence of the selection cannot be confirmed, i.e. the selected hypothesis is then not considered independent for the purposes of further processing within the framework of controlling the automated driving function. In this way, it can be determined in the manner of a watchdog whether information collected so far is sufficiently independent of one another. In other words, the proposed method can be used to determine how significant a history of stored sensor values is or was for the selection of one of the hypotheses. For example, a limit can be set for a history of sensor values on the basis of which a vehicle's position is to be determined. In other words, it can be determined how far back sensor values should still be used to determine the position of the vehicle.

Es kann vorgesehen sein, dass der zweite zeitliche Abschnitt eine Dauer im Bereich von einigen Sekunden (z.B. mindestens eine Sekunde) bis zu einigen Minuten aufweist. Beispielsweise kann diese Dauer im Bereich von einer Sekunde bis 10 Minuten oder im Bereich von einer Sekunde bis 5 Minuten liegen.It can be provided that the second time period has a duration in the range of several seconds (eg at least one second) to several minutes. For example, this duration can be in the range of one second to 10 minutes or in the range of one second to 5 minutes.

Die Dauer des zweiten zeitlichen Abschnitts kann gemäß einigen Ausführungsformen vorbestimmt sein. Alternativ kann die Dauer des zweiten zeitlichen Abschnitts in Abhängigkeit von den vorliegenden Sensordaten variabel eingestellt werden. Beispielsweise kann sich eine längere Dauer ergeben, wenn nur wenige Sensordaten (pro Zeit) erfasst werden, wohingegen sich eine kürzere Dauer ergeben kann, wenn mehr Sensordaten (pro Zeit) erfasst werden.The duration of the second time period may be predetermined according to some embodiments. Alternatively, the duration of the second time period may be variably set depending on the sensor data present. For example, a longer duration may result if only a small amount of sensor data (per time) is recorded, whereas a shorter duration may result if more sensor data (per time) is recorded.

Es ist zu beachten, dass sich das Fahrzeug während der Abfolge üblicherweise bewegt hat. Der zeitlichen Abfolge von Sensorwerten und darauf folgenden Bestimmungen ist demnach ein örtlicher Verlauf von Positionen des Fahrzeugs zugeordnet. Dieser Zusammenhang ist üblicherweise bekannt, sodass das Verfahren in entsprechender Weise bezüglich einer Wegstrecke statt eines Zeitintervalls ausgeführt werden kann. Sensorwerte können in gewissen zeitlichen Abständen bereitgestellt werden, wobei die Wegstrecke bezüglich der zeitlichen Abstände in Segmente unterteilt werden kann.It should be noted that the vehicle was usually moving during the sequence. The temporal sequence of sensor values and subsequent determinations is therefore associated with a local course of positions of the vehicle. This relationship is usually known, so that the method can be carried out accordingly with respect to a distance instead of a time interval. Sensor values can be provided at certain time intervals, whereby the distance can be divided into segments with respect to the time intervals.

Das Verfahren kann es ermöglichen, die Wahrscheinlichkeit eines Kartenfehlers auf der befahrenen Wegstrecke sowie die Performanz eines Histogrammfilters, in dem die Grade abgespeichert sind, zu bestimmen. Historische Sensorwerte, die den Graden zugeordnet sind, können verwendet werden, um die befahrene Fahrspur zu bestimmen bzw. eine der Hypothesen auszuwählen. Die Sensorwerte können im selben Histogrammfilter, einem anderen Histogrammfilter oder einem allgemeinen Speicher abgelegt werden.The method can make it possible to determine the probability of a map error on the route traveled and the performance of a histogram filter in which the grades are stored. Historical sensor values associated with the grades can be used to determine the lane traveled or to select one of the hypotheses. The sensor values can be stored in the same histogram filter, another histogram filter or a general memory.

Bevorzugt wird der Grad jeweils derart bestimmt, dass er zwischen einem vorbestimmten Minimalwert und einem vorbestimmten Maximalwert liegt. Dadurch kann der Grad normalisiert werden, was eine Vergleichbarkeit von Graden bzw. Messwerten erleichtern kann. Der Grad kann beispielsweise in einem vorbestimmten Bereich numerisch bestimmt werden. Eine niedrige Zahl kann einen geringen Grad und eine hohe Zahl einen hohen Grad kennzeichnen.Preferably, the degree is determined in such a way that it lies between a predetermined minimum value and a predetermined maximum value. This allows the degree to be normalized, which can facilitate comparability of degrees or measured values. The degree can be determined numerically, for example, in a predetermined range. A low number can indicate a low degree and a high number a high degree.

Der Grad kann kumulativ bestimmt werden. Sobald ein neuer Messwert eintrifft, kann der Grad bestimmt und bezüglich des zuletzt eingetroffenen Messwerts fortgeschrieben werden. So kann vermieden werden, dass für jede Bestimmung die komplette Historie der Messwerte betrachtet werden muss. Die Ausführung des Verfahrens kann schneller erfolgen und für die Verarbeitung können verringerte Ressourcen erforderlich sein.The degree can be determined cumulatively. As soon as a new measured value arrives, the degree can be determined and updated with reference to the last measured value received. This avoids having to consider the complete history of measured values for each determination. The procedure can be carried out more quickly and fewer resources can be required for processing.

Weiter bevorzugt wird die Unabhängigkeit der Auswahl bestimmt, falls die ausgewählte Hypothese auf der Basis der gesamten Sensorwerte auch dann ausgewählt würde, wenn der Grad der Hypothese zu Beginn des zweiten Abschnitts dem Minimalwert entspräche. Anders ausgedrückt kann der Grad für die ausgewählte Hypothese unter der Unterstellung bestimmt werden, dass ihr Grad zum Zeitpunkt des ersten Messwerts des zweiten Abschnitts so stark wie möglich gegen die Hypothese spricht. Die kumulativen Bestimmung des Grads der Hypothese startet dabei mit einem künstlichen Malus. Anstelle des Minimalwerts kann auch ein vorbestimmter, dem Minimalwert nahe kommender Wert angesetzt werden.The independence of the selection is further preferably determined if the selected hypothesis would be selected on the basis of all the sensor values even if the degree of the hypothesis at the beginning of the second section corresponded to the minimum value. In other words, the degree for the selected hypothesis can be determined under the assumption that its degree at the time of the first measured value of the second section speaks as strongly as possible against the hypothesis. The cumulative determination of the degree of the hypothesis starts with an artificial penalty. Instead of the minimum value, a predetermined value that is close to the minimum value can also be used.

Sollten die gespeicherten Messwerte trotz des Malus des niedrigen Startgrads so stark für die Hypothese sprechen, dass sie angenommen und die anderen Hypothesen verworfen werden, so kann die Unabhängigkeit bestätigt werden.If, despite the penalty of the low starting degree, the stored measured values speak so strongly for the hypothesis that it is accepted and the other hypotheses are rejected, the independence can be confirmed.

Die Unabhängigkeit kann auch bestimmt werden, falls eine nicht ausgewählte Hypothese auf der Basis der gesamten Sensorwerte auch dann verworfen würde, wenn ihr Grad zu Beginn des zweiten Abschnitts dem Maximalwert entspräche. Dabei kann im Wesentlichen umgekehrt zur vorgenannten Weise vorgegangen werden: der Grad für eine nicht ausgewählte Hypothese kann unter der Unterstellung bestimmt werden, dass ihr Grad zum Zeitpunkt des ersten Messwerts des zweiten Abschnitts so stark wie möglich für die Hypothese spricht. Die kumulative Bestimmung des Grads der Hypothese startet dabei mit einem künstlichen Bonus. Anstelle des Maximalwerts kann auch ein vorbestimmter, dem Maximalwert nahe kommender Wert angesetzt werden. Der für diesen Test anzusetzende Wert für den Grad ist in jedem Fall größer als der für den oben beschriebenen Test angesetzte Wert.Independence can also be determined if a non-selected hypothesis would be rejected on the basis of all the sensor values even if its degree at the beginning of the second section corresponded to the maximum value. In this case, the procedure can essentially be reversed to the above: the degree for a non-selected hypothesis can be determined under the assumption that its degree at the time of the first measured value of the second section speaks as strongly as possible for the hypothesis. The cumulative determination of the degree of the hypothesis starts with an artificial bonus. Instead of the maximum value, a predetermined value that is close to the maximum value can also be used. The value for the degree to be used for this test is in any case greater than the value used for the test described above.

Sollten die gespeicherten Messwerte trotz des Bonus so stark gegen die Hypothese sprechen, dass die Hypothese verworfen und eine andere Hypothese angenommen wird, so kann die Unabhängigkeit bestätigt werden. Diese Bestimmung wird weiter vorzugsweise für alle nicht ausgewählten Hypothesen durchgeführt und die Unabhängigkeit wird bestätigt, falls sich keine der nicht ausgewählten Hypothesen gegen die ausgewählte Hypothese durchsetzen kann.If, despite the bonus, the stored measurements speak so strongly against the hypothesis that the hypothesis is rejected and another hypothesis is accepted, the independence can be confirmed. This determination is preferably carried out for all hypotheses not selected and the independence is confirmed if none of the hypotheses not selected can prevail against the selected hypothesis.

Auf Basis der Sensorwerte und vorbestimmter Kartendaten im Bereich des Fahrzeugs kann eine Position der Landmarke bestimmt werden. Beispielsweise kann für jeden der Sensorwerte eine jeweilige Position der Landmarke bestimmt werden.Based on the sensor values and predetermined map data in the area of the vehicle, a position of the landmark can be determined. For example, a respective position of the landmark can be determined for each of the sensor values.

Die Kartendaten können erfassbare Informationen der Landmarke umfassen und die Landmarke kann auf der Basis der erfassbaren Informationen erkannt werden. Beispielsweise kann der Sensor die Landmarke optisch erfassen und die Kartendaten können einen Hinweis auf eine optische Eigenschaft der Landmarke umfassen. Außerdem kann einer Landmarke eine geografische Position zugeordnet sein. Eine Position des Fahrzeugs kann auf der Basis einer oder mehrerer bestimmter Positionen von Landmarken bestimmt werden. Optional kann eine Richtung und/oder eine Entfernung einer abgetasteten Landmarke zur Positionsbestimmung des Fahrzeugs verwendet werden.The map data may include detectable information about the landmark and the landmark can be detected based on the detectable information. For example, the sensor can optically detect the landmark and the map data can include an indication of an optical property of the landmark. In addition, a landmark can be associated with a geographical position. A position of the vehicle can be determined based on one or more specific positions of landmarks. Optionally, a direction and/or a distance of a scanned landmark can be used to determine the position of the vehicle.

Die Kumulation kann derart bestimmt werden, dass sie stets zwischen dem Minimalwert und dem Maximalwert liegt. Ein Überschreiten des Bereichs zwischen dem Minimalwert und dem Maximalwert kann verhindert sein. Werden die Werte beispielsweise additiv kumuliert und kann der Grad Werte zwischen -1 und 1 annehmen, so können historische Grade 0.7, 0.8 und -0.9 kumuliert 0.1 ergeben. The cumulation can be determined in such a way that it always lies between the minimum value and the maximum value. Exceeding the range between the minimum value and the maximum value can be prevented. For example, if the values are cumulated additively and the degree can assume values between -1 and 1, historical degrees 0.7, 0.8 and -0.9 can cumulate to 0.1.

Ein Grad größer null kann auch Bonus und ein Grad kleiner null Malus genannt werden. Anstelle einer additiven kann auch eine multiplikative Kumulation der Grade angewandt werden. Dabei können ein minimaler und ein maximaler Grad auf verschiedenen Seiten von eins liegen, beispielsweise zwischen 0,1 und 10.A degree greater than zero can also be called a bonus and a degree less than zero a penalty. Instead of an additive accumulation of degrees, a multiplicative accumulation of degrees can also be used. A minimum and a maximum degree can be on different sides of one, for example between 0.1 and 10.

Es können auch mehrere Sensorwerte auf der Basis von Erfassungen der Landmarke mittels mehrerer Sensoren bereitgestellt werden, wobei die Position der Landmarke auf Basis der mehreren Sensorwerte und der vorbestimmten Kartendaten im Bereich des Fahrzeugs bestimmt wird. Das Verfahren ist also nicht auf die Verwendung eines einzigen Sensors beschränkt. Die mehreren Sensoren können auch unterschiedliche Landmarken erfassen.Multiple sensor values can also be provided based on detections of the landmark by multiple sensors, with the position of the landmark being determined based on the multiple sensor values and the predetermined map data in the area of the vehicle. The method is therefore not limited to the use of a single sensor. The multiple sensors can also detect different landmarks.

Die Sensorwerte und die Grade können in einem Histogrammfilter abgespeichert werden. Der Histogrammfilter arbeitet bevorzugt nach dem Rundlauf-Verfahren (round robin, sliding window, last-in-first-out), wobei ein Speicher vorbestimmter Größe zyklisch mit aktuellen Sensorwerten belegt wird, und wobei ein neuer Sensorwert den jeweils ältesten gespeicherten Sensorwert überschreibt. Die Größe des Histogrammfilters kann bestimmen, wie weit in der Vergangenheit der genannte Zeitpunkt maximal liegen kann. Ressourcen zur Umsetzung des Verfahrens können sinnvoll beschränkt sein und eine Situation, in der das Verfahren mehr Ressourcen erfordert als vorhanden sind, kann verhindert sein.The sensor values and the degrees can be stored in a histogram filter. The histogram filter preferably works according to the round robin method (sliding window, last-in-first-out), whereby a memory of a predetermined size is cyclically filled with current sensor values, and whereby a new sensor value overwrites the oldest stored sensor value. The size of the histogram filter can determine how far back in the past the specified point in time can lie. Resources for implementing the method can be reasonably limited and a situation in which the method requires more resources than are available can be prevented.

Weiter bevorzugt wird bestimmt, bis zu welchem maximal zurückliegenden Zeitpunkt die ausgewählte Hypothese unabhängig ist. Dazu kann die Kumulation in umgekehrter zeitlicher und logischer Richtung betrieben werden, bis ein vorbestimmter Wert erreicht ist. Der maximal zurückliegende Zeitpunkt kann durch die Größe des Histogrammfilters beschränkt sein.It is also preferred to determine the maximum point in time up to which the selected hypothesis is independent. For this purpose, the accumulation can be carried out in the opposite temporal and logical direction until a predetermined value is reached. The maximum point in time can be limited by the size of the histogram filter.

Auf der Basis des bestimmten Zeitpunkts kann die Wahrscheinlichkeit eines Kartenfehlers in einem Bereich bestimmt werden, der in dieser Zeit durch das Fahrzeug befahren wurde. Anders ausgedrückt kann bestimmt werden, auf welchem maximalen zuletzt zurückgelegten Weg wahrscheinlich kein Kartenfehler vorliegt.Based on the specific point in time, the probability of a map error in an area that the vehicle traveled during that time can be determined. In other words, it can be determined on which maximum last route traveled there is probably no map error.

Weiter kann auf der Basis des Kartenfehlers eine Wahrscheinlichkeit bestimmt werden, mit der diejenige Hypothese ausgewählt wurde, auf deren zugeordneter Fahrspur sich das Fahrzeug tatsächlich befindet. Anders ausgedrückt kann bestimmt werden, mit welcher Wahrscheinlichkeit die korrekte Fahrspur bestimmt wurde. Bei der Bestimmung kann ein Sensorfehler des oder der Sensoren berücksichtigt werden, der beispielsweise auf der Basis einer Statistik bestimmt sein kann. Die Wahrscheinlichkeit der korrekten Bestimmung der befahrenen Fahrspur kann durch P = 1 - Kartenfehler - Sensorfehler abgeschätzt werden.Furthermore, on the basis of the map error, a probability can be determined with which the hypothesis was selected in whose assigned lane the vehicle is actually located. In other words, it can be determined with what probability the correct lane was determined. When determining this, a sensor error of the sensor(s) can be taken into account, which can be determined, for example, on the basis of statistics. The probability of correctly determining the lane being driven can be estimated by P = 1 - map error - sensor error.

Das Steuern der automatisierten Fahrfunktion kann ein Ausführen einer automatisierten Fahrzeugführung (insbesondere der Längs- und/oder Querführung) auf der Grundlage der ausgewählten Hypothese umfassen, falls das Bestimmen ergibt, dass die ausgewählte Hypothese unabhängig von dem ersten Abschnitt ist. Falls hingegen bestimmt worden ist, dass die ausgewählte Hypothese nicht unabhängig von dem ersten Abschnitt ist, kann das Steuern der automatisierten Fahrfunktion ein Deaktivieren oder Degradieren (d.h. ein kontrolliertes Verringern eines Funktionsumfangs oder ein Einschränken eines zulässigen Betriebsbereichs, wie z.B. eines zulässigen Geschwindigkeitsbereichs) der automatisierten Fahrfunktion umfassen.Controlling the automated driving function may include carrying out automated vehicle guidance (in particular longitudinal and/or lateral guidance) on the basis of the selected hypothesis if the determination shows that the selected hypothesis is independent of the first section. If, however, it has been determined that the selected hypothesis is not independent of the first section, controlling the automated driving function may include deactivating or downgrading (i.e., a controlled reduction in a range of functions or a restriction of a permissible operating range, such as a permissible speed range) of the automated driving function.

Nach einem weiteren Aspekt der vorliegenden Erfindung umfasst eine Vorrichtung zum Steuern einer automatisierten Fahrfunktion eines Fahrzeugs, das auf einer Fahrstraße mit mehreren Fahrspuren fährt, eine Verarbeitungseinrichtung zur Zuordnung je einer Hypothese zu jeder Fahrspur der Fahrstraße, wobei jede Hypothese besagt, dass sich das Fahrzeug auf der jeweils zugeordneten Fahrspur befindet; und einen Sensor zur Bereitstellung einer zeitlichen Abfolge von Sensorwerten jeweils auf der Basis einer Erfassung einer Landmarke im Umfeld des Fahrzeugs. Dabei ist die Verarbeitungseinrichtung ferner dazu eingerichtet, die Abfolge in einen ersten und einen zweiten zeitlichen Abschnitt zu unterteilen, wobei der zweite Abschnitt auf den ersten Abschnitt folgt; zu bestimmen, dass die ausgewählte Hypothese unabhängig von dem ersten Abschnitts ist, falls die ausgewählte Hypothese mit einer Hypothese übereinstimmt, die nur auf der Basis des zweiten Abschnitts bestimmt ist; und die automatisierten Fahrfunktion in Abhängigkeit davon zu steuern, ob bestimmt worden ist, dass die ausgewählte Hypothese unabhängig von dem ersten Abschnitt ist.According to a further aspect of the present invention, a device for controlling an automated driving function of a vehicle that travels on a road with multiple lanes comprises a processing device for assigning a hypothesis to each lane of the road, each hypothesis stating that the vehicle is in the respective assigned lane; and a sensor for providing a temporal sequence of sensor values, each based on a detection of a landmark in the surroundings of the vehicle. The processing device is further configured to divide the sequence into a first and a second temporal section, the second section following the first section; to determine that the selected hypothesis is independent of the first section, if the selected hypothesis agrees with a hypothesis determined only on the basis of the second section; and to control the automated driving function depending on whether it has been determined that the selected hypothesis is independent of the first section.

Die Verarbeitungseinrichtung kann dazu eingerichtet sein, ein hierin beschriebenes Verfahren teilweise oder vollständig auszuführen. Dazu kann die Verarbeitungseinrichtung elektronisch ausgeführt sein und beispielsweise einen programmierbaren Mikrocomputer oder Mikrocontroller umfassen. Das Verfahren kann in Form eines Computerprogrammprodukts mit Programmcodemitteln vorliegen. Das Computerprogrammprodukt kann auch auf einem computerlesbaren Datenträger abgespeichert sein. Merkmale oder Vorteile des Verfahrens können auf die Vorrichtung übertragen werden oder umgekehrt.The processing device can be set up to partially or completely carry out a method described herein. For this purpose, the processing device can be implemented electronically and can comprise, for example, a programmable microcomputer or microcontroller. The method can be in the form of a computer program product with program code means. The computer program product can also be stored on a computer-readable data carrier. Features or advantages of the method can be transferred to the device or vice versa.

Nach noch einem weiteren Aspekt der vorliegenden Erfindung umfasst ein Fahrzeug eine hierin beschriebene Vorrichtung. Das Fahrzeug kann insbesondere ein Kraftfahrzeug, etwa ein Kraftrad, einen Personenkraftwagen, einen Lastkraftwagen oder einen Omnibus umfassen.According to yet another aspect of the present invention, a vehicle comprises a device described herein. The vehicle can in particular comprise a motor vehicle, such as a motorcycle, a passenger car, a truck or a bus.

Die Erfindung wird nun mit Bezug auf die beigefügten Zeichnungen genauer beschrieben, in denen:

1 eine Vorrichtung an Bord eines Fahrzeugs; und
2 ein Ablaufdiagramm eines Verfahrens

illustriert.The invention will now be described in more detail with reference to the accompanying drawings, in which:

1 a device on board a vehicle; and
2 a flow chart of a procedure

illustrated.

1 zeigt eine Vorrichtung 100 an Bord eines Fahrzeugs 105. Das Fahrzeug 105 befährt eine Fahrstraße 110 mit einer ersten beispielhaften Fahrspur 115 und einer zweiten beispielhaften Fahrspur 120; eine größere Anzahl Fahrspuren 115, 120 als dargestellt sind ebenfalls möglich. Die Vorrichtung 100 kann Teil eines Systems zum Bestimmen einer Position oder zur Steuerung des Fahrzeugs 105 sein. 1 shows a device 100 on board a vehicle 105. The vehicle 105 travels along a road 110 with a first exemplary lane 115 and a second exemplary lane 120; a larger number of lanes 115, 120 than shown are also possible. The device 100 can be part of a system for determining a position or for controlling the vehicle 105.

Die Vorrichtung 100 umfasst eine Verarbeitungseinrichtung 125, wenigstens einen Sensor 130 sowie bevorzugt einen Datenspeicher 135. Außerdem kann eine Schnittstelle 140 vorgesehen sein.The device 100 comprises a processing device 125, at least one sensor 130 and preferably a data memory 135. In addition, an interface 140 can be provided.

Der Sensor 130 ist dazu eingerichtet, eine Landmarke 145 im Umfeld des Fahrzeugs 105 aktiv oder passiv abzutasten. Die Landmarke 145 ist beispielhaft als Fahrspurmarkierung dargestellt, in anderen Beispielen kann sie ein Verkehrs- oder Hinweisschild, ein Gebäude, eine Infrastruktur, ein Geländemerkmal, ein Bauwerk oder eine andere Sache betreffen. Die Landmarke 145 ist bevorzugt ortsfest und ihr ist eine Position zugeordnet, die beispielsweise geografisch angegeben sein kann. Der Sensor 130 arbeitet bevorzugt berührungslos und kann etwa eine Kamera, eine Tiefenkamera, einen Radarsensor, einen Ultraschallsensor oder einen LiDAR Sensor umfassen.The sensor 130 is designed to actively or passively scan a landmark 145 in the surroundings of the vehicle 105. The landmark 145 is shown as a lane marking by way of example; in other examples, it can be a traffic or information sign, a building, an infrastructure, a terrain feature, a structure or another thing. The landmark 145 is preferably stationary and is assigned a position that can be specified geographically, for example. The sensor 130 preferably works contactlessly and can comprise a camera, a depth camera, a radar sensor, an ultrasonic sensor or a LiDAR sensor.

Im Datenspeicher 135 sind Kartendaten abgelegt, die Informationen über Landmarken im Bereich des Fahrzeugs 105 umfassen. So kann eine Landmarke 145 auf der Basis der Erfassung erkannt und eine zugeordnete Information im Datenspeicher 135 aufgefunden werden. Dabei kann die Position der Landmarke 145 bestimmt werden und auf dieser Basis die Position des Fahrzeugs 105.Map data containing information about landmarks in the area of the vehicle 105 is stored in the data memory 135. A landmark 145 can thus be recognized on the basis of the detection and associated information can be found in the data memory 135. The position of the landmark 145 can be determined and, on this basis, the position of the vehicle 105.

Zur Bestimmung, auf welcher Fahrspur 115, 120 sich das Fahrzeug 105 befindet, können Sensorwerte betrachtet werden, die in einem vorbestimmten Zeitfenster liegen. Das Zeitfenster ist üblicherweise begrenzt durch einen vergangenen Zeitpunkt und einen aktuellen Zeitpunkt. Durch die Bewegung des Fahrzeugs 105 ist dem Zeitfenster eine Fahrstrecke zugeordnet.To determine which lane 115, 120 the vehicle 105 is in, sensor values that lie within a predetermined time window can be considered. The time window is usually limited by a past point in time and a current point in time. The movement of the vehicle 105 assigns a route to the time window.

Für jede Fahrspur 115, 120 kann eine Hypothese gebildet werden, nach der sich das Fahrzeug 105 auf der jeweils zugeordneten Fahrspur 115, 120 befindet. Jede Hypothese kann durch einen Sensorwert gestützt oder bezweifelt werden, je nachdem wie gut der Sensorwert bzw. eine auf dessen Basis bestimmte Position des Fahrzeugs 105 zu der jeweiligen Hypothese passt. Dieser Umstand kann numerisch ausgedrückt werden, wozu eine beliebige Skala angesetzt werden kann.For each lane 115, 120, a hypothesis can be formed according to which the vehicle 105 is located in the respective associated lane 115, 120. Each hypothesis can be supported or disproved by a sensor value, depending on how well the sensor value or a position of the vehicle 105 determined on the basis of it fits the respective hypothesis. This circumstance can be expressed numerically, for which any scale can be used.

Eine der Hypothesen kann ausgewählt werden, beispielsweise auf der Basis eines aktuellen Sensorwerts. Zu jedem Sensorwert kann ein zusammenfassender Wert bestimmt werden, der ausdrückt, wie stark der Sensorwert die ausgewählte Hypothese bestätigt und wie stark er eine nicht ausgewählte Hypothese zurückweist.One of the hypotheses can be selected, for example based on a current sensor value. For each sensor value, a summary value can be determined that expresses how strongly the sensor value confirms the selected hypothesis and how strongly it rejects a non-selected hypothesis.

Es wird vorgeschlagen, eine Historie des Werts in einem Histogrammfilter 150 zu halten. Zur Bestimmung, ob Sensorwerte eines vorbestimmten Zeitfensters unabhängig sind, sodass sie der Bestimmung einer befahrenen Fahrspur 115, 120 zugrunde gelegt werden können, kann bestimmt werden, ob die ausgewählte Hypothese derjenigen entspricht, die auf der Basis historischer Sensorwerte bestimmt würde.It is proposed to keep a history of the value in a histogram filter 150. To determine whether sensor values of a predetermined time window are independent so that they can be used as the basis for determining a traveled lane 115, 120, it can be determined whether the selected hypothesis corresponds to that which would be determined on the basis of historical sensor values.

2 zeigt ein Ablaufdiagramm eines Verfahrens 200. In einem Schritt 205 können Hypothesen gebildet werden, die paarweise den Fahrspuren 115, 120 der durch das Fahrzeug 105 befahrenen Fahrstraße 110 zugeordnet sind. In einem Schritt 210 kann ein Sensorwert bereitgestellt werden. Dazu kann das Umfeld des Fahrzeugs 105 mittels des Sensors 130 abgetastet werden. 2 shows a flow chart of a method 200. In a step 205, hypotheses can be formed which are assigned in pairs to the lanes 115, 120 of the road 110 traveled by the vehicle 105. In a step 210, a sensor value can be provided. For this purpose, the surroundings of the vehicle 105 can be scanned by means of the sensor 130.

In einem Schritt 220 kann eine der Hypothesen ausgewählt werden, die am besten zu dem bestimmten Sensorwert passt. Beispielsweise kann eine Abweichung zwischen einer Position des Fahrzeugs 105 auf einer Fahrspur 115, 120 und einer auf der Basis des Sensorwerts bestimmten Position bei der ausgewählten Hypothese minimiert sein. Die Güte, mit welcher der Sensorwert zu einer Hypothese passt, kann numerisch ausgedrückt werden, beispielsweise auf einer vorbestimmten Skala. In einer Ausführungsform umfasst die Skala den Nullpunkt, sodass positive und negative Werte ausgedrückt werden können. Güten bezüglich mehrerer Hypothesen können normiert werden, sodass ihre Summe oder ihr Produkt stets einen vorbestimmten Wert ergibt.In a step 220, one of the hypotheses that best fits the determined sensor value can be selected. For example, a deviation between a position of the vehicle 105 on a lane 115, 120 and a position determined on the basis of the sensor value can be minimized with the selected hypothesis. The goodness with which the sensor value fits a hypothesis can be expressed numerically, for example on a predetermined scale. In one embodiment, the scale includes the zero point so that positive and negative values can be expressed. Goodnesses with respect to several hypotheses can be normalized so that their sum or product always results in a predetermined value.

Auf eine vorbestimmte Weise kann nun ein Grad bestimmt werden, der die Güten des Sensorwerts bezüglich aller Hypothesen zusammenfasst. Der Grad kann hoch sein, wenn der Sensorwert gut zur ausgewählten und/oder schlecht zu einer nicht ausgewählten Hypothese passt, und andernfalls niedrig. Bevorzugt ist der Grad auf einen vorbestimmten Bereich zwischen einem Minimalwert und einem Maximalwert beschränkt, beispielsweise von -1 bis 1.In a predetermined manner, a degree can now be determined that summarizes the qualities of the sensor value with respect to all hypotheses. The degree can be high if the sensor value fits well with the selected hypothesis and/or poorly with a non-selected hypothesis, and low otherwise. Preferably, the degree is limited to a predetermined range between a minimum value and a maximum value, for example from -1 to 1.

In einem Schritt 220 kann der Grad in einem Histogrammfilter 150 gespeichert werden. Der Histogrammfilter 150 hat üblicherweise eine vorbestimmte Anzahl Speicherplätze, die jeweils einen bestimmten Grad aufnehmen können. Sind alle Speicherplätze belegt, so kann der jeweils älteste Sensorwert überschrieben werden. Der Sensorwert kann ebenfalls abgelegt werden, beispielsweise im selben oder einem anderen Histogrammfilter 150.In a step 220, the degree can be stored in a histogram filter 150. The histogram filter 150 usually has a predetermined number of storage locations, each of which can store a specific degree. If all storage locations are occupied, the oldest sensor value can be overwritten. The sensor value can also be stored, for example in the same or another histogram filter 150.

Die Schritte 210 bis 220 können zyklisch durchlaufen werden, während das Fahrzeug 105 in Betrieb ist.Steps 210 to 220 may be cycled through while vehicle 105 is in operation.

Zur Bestimmung der Unabhängigkeit der gespeicherten Sensorwerte kann in einem Schritt 225 bestimmt werden, ob eine nicht ausgewählte Hypothese auf der Basis von Graden sicher abgelehnt wird, die in einem vorbestimmten zurückliegenden Zeitfenster liegen. Dazu können die zeitlich geordneten Messwerte des Histogrammfilters 150 in zwei Abschnitte unterteilt werden. Der erste Abschnitt umfasst alle Messwerte zwischen dem ältesten Messwert und einem vorbestimmten Zeitpunkt; und der zweite Abschnitt alle Messwerte zwischen diesem Zeitpunkt und dem jüngsten Messwert. Bevorzugt wird diese Bestimmung für alle nicht ausgewählten Hypothesen durchgeführt.To determine the independence of the stored sensor values, it can be determined in a step 225 whether a non-selected hypothesis is reliably rejected on the basis of degrees that lie in a predetermined past time window. For this purpose, the chronologically ordered measured values of the histogram filter 150 can be divided into two sections. The first section includes all measured values between the oldest measured value and a predetermined point in time; and the second section all measured values between this point in time and the most recent measured value. Preferably, this determination is carried out for all non-selected hypotheses.

Die Bestimmung kann so erfolgen, dass der Grad für die Messwerte des zweiten Abschnitts bestimmt wird. Die Bestimmung erfolgt kumulativ, also chronologisch fortschreibend, und dem ersten betrachteten Wert des zweiten Abschnitts kann ein vorbestimmter hoher Grad als Initialwert zugeordnet werden. Der hohe Initialwert kann als Bonus betrachtet werden und entspricht in einer Ausführungsform einem vorbestimmten Maximalwert, den der Grad annehmen kann.The determination can be made in such a way that the degree is determined for the measured values of the second section. The determination is made cumulatively, i.e. chronologically, and the first value considered in the second section can be assigned a predetermined high degree as an initial value. The high initial value can be considered a bonus and in one embodiment corresponds to a predetermined maximum value that the degree can assume.

Ausgehend von diesem Wert für die Hypothese kann der Grad Schritt für Schritt über den zweiten Abschnitt fortgeschrieben werden, wobei jeweils ein chronologisch folgender Messwert in die Bestimmung aufgenommen wird. Das Fortschreiben, also die Kumulation des Grads kann beispielsweise additiv oder multiplikativ erfolgen. Am Ende kann ein Gesamtgrad für die Hypothese bezüglich der Messwerte des zweiten Abschnitts vorliegen, der unter dem beschriebenen Malus zustande gekommen ist.Based on this value for the hypothesis, the grade can be continued step by step over the second section, with a chronologically following measured value being included in the determination. The updating, i.e. the accumulation of the grade, can be done additively or multiplicatively, for example. At the end, there can be an overall grade for the hypothesis with regard to the measured values of the second section, which was achieved under the described penalty.

Der bestimmte Grad kann mit den Graden aller anderen Hypothesen verglichen werden, wobei deren Grade jeweils bezüglich der Messwerte beider Abschnitte bestimmt wurden. Wird die untersuchte Hypothese dabei immer noch abgelehnt, so kann dieser Test als bestanden gelten.The determined degree can be compared with the degrees of all other hypotheses, whose degrees were determined in relation to the measured values of both sections. If the hypothesis under investigation is still rejected, this test can be considered passed.

In entsprechender Weise kann in einem Schritt 230 bestimmt werden, ob die angenommene Hypothese auch dann angenommen wird, wenn nur Messwerte des zweiten Abschnitts betrachtet werden und der erste betrachtete Messwert mit einem niedrigen Initialwert versehen ist, der als Malus aufgefasst werden kann. In einer Ausführungsform entspricht der niedrige Initialwert einem Minimalwert für den Grad. Der bestimmte Grad kann mit den Graden aller anderen Hypothesen verglichen werden, deren Grade jeweils bezüglich der Messwerte beider Abschnitte bestimmt wurden. Wird die untersuchte Hypothese dabei immer noch angenommen, so kann auch dieser Test als bestanden gelten.In a corresponding manner, in a step 230 it can be determined whether the assumed hypothesis is also accepted if only measured values from the second section are considered and the first measured value considered is provided with a low initial value that can be interpreted as a penalty. In one embodiment, the low initial value corresponds to a minimum value for the degree. The determined degree can be compared with the degrees of all other hypotheses, the degrees of which were each determined with respect to the measured values from both sections. If the hypothesis examined is still accepted, this test can also be considered to have been passed.

Sollte einer der Tests fehlschlagen, so kann die Unabhängigkeit der Entscheidung für die ausgewählte Hypothese nicht nachgewiesen werden. Andernfalls kann bestimmt werden, dass die nachgesuchte Unabhängigkeit besteht.If one of the tests fails, the independence of the decision for the selected hypothesis cannot be proven. Otherwise, it can be determined that the independence sought exists.

In einem Schritt 235 kann in umgekehrter Weise bestimmt werden, welcher maximale zurückliegende Zeitraum gebildet werden kann, in dem die Tests der Schritte 225 und 230 erfolgreich durchgeführt werden können. Dazu kann die Kumulation in antichronologischer Richtung durchgeführt werden, bis der Minimalwert bzw. der Maximalwert erreicht wird. Der gefundene Wert unterteilt die Messwerte des Histogrammfilters in den ersten und den zweiten Abschnitt.In a step 235, it can be determined in reverse which maximum past period can be formed in which the tests of steps 225 and 230 can be carried out successfully. To do this, the accumulation can be carried out in an anti-chronological direction until the minimum value or the maximum value is reached. The value found divides the measured values of the histogram filter into the first and second sections.

In einem Schritt 240 kann die Länge des Kartensegments bestimmt werden, das durch das Fahrzeug 105 im Zeitraum des zweiten Abschnitts durchfahren wurde. Dazu kann ein Geschwindigkeits- oder Positionsverlauf des Fahrzeugs 105 berücksichtigt werden.In a step 240, the length of the map segment that was driven through by the vehicle 105 in the period of the second section can be determined. For this purpose, a speed or position history of the vehicle 105 can be taken into account.

In einem Schritt 245 kann eine Wahrscheinlichkeit dafür bestimmt werden, dass auf dem befahrenen Kartensegment ein kritischer Fehler vorliegt. Ein kritischer Fehler umfasst einen Kartenfehler, der zur falschen Bestimmung der befahrenen Fahrspur 115, 120 bzw. zur Auswahl einer falschen Hypothese führt. Die Wahrscheinlichkeit kann einfach durch Multiplikation der Länge des Kartensegments mit einer vorbestimmten Fehlerwahrscheinlichkeit bestimmt werden. Optional kann ein Inhalt der Kartendaten oder ein anderer Fehlerindikator berücksichtigt werden.In a step 245, a probability can be determined that a critical error is present on the map segment traveled. A critical error includes a map error that leads to the incorrect determination of the traveled lane 115, 120 or to the selection of an incorrect hypothesis. The probability can be determined simply by multiplying the length of the map segment by a predetermined error probability. Optionally, a content of the map data or another error indicator can be taken into account.

In einem Schritt 250 kann eine Sicherheitsgarantie oder Sicherheitsmarge des Histogrammfilters 150 bestimmt werden. Dazu kann die Summe der bestimmten Wahrscheinlichkeit eines Kartenfehlers und eine anderweitig bestimmte Wahrscheinlichkeit eines Sensorfehlers von eins abgezogen werden. Das Resultat kann angeben, wie sicher die ausgewählte Hypothese korrekt ist, also wie sicher die ausgewählte Fahrspur 115, 120 die tatsächlich befahrene Fahrspur 115, 120 ist.In a step 250, a safety guarantee or safety margin of the histogram filter 150 can be determined. To do this, the sum of the determined probability of a map error and a otherwise determined probability of a sensor error can be subtracted from one. The result can indicate how certain the selected hypothesis is correct, i.e. how certain the selected lane 115, 120 is the lane 115, 120 actually driven on.

In einem Schritt 260 kann die automatisierte Fahrfunktion in Abhängigkeit von den Ergebnissen der vorherigen Schritte und insbesondere davon, ob bestimmt worden ist, dass die ausgewählte Hypothese unabhängig von dem ersten Abschnitt ist, gesteuert werden.In a step 260, the automated driving function may be controlled depending on the results of the previous steps and in particular on whether it has been determined that the selected hypothesis is independent of the first section.

Beispielsweise kann im Rahmen der automatisierten Fahrfunktion eine automatische Längs- und/oder Querführung auf der Grundlage der ausgewählten Hypothese ausgeführt werden, falls bestimmt worden ist, dass die ausgewählte Hypothese unabhängig von dem ersten Abschnitt ist und/oder falls im Schritt 250 bestimmt worden ist, dass die ausgewählte Hypothese zumindest mit einer vorbestimmten Sicherheit (z.B. Wahrscheinlichkeit) die tatsächlich befahrene Fahrspur 115, 120 angibt.For example, within the framework of the automated driving function, an automatic longitudinal and/or lateral guidance can be carried out on the basis of the selected hypothesis if it has been determined that the selected hypothesis is independent of the first section and/or if it has been determined in step 250 that the selected hypothesis indicates the lane 115, 120 actually traveled with at least a predetermined certainty (e.g. probability).

Umgekehrt kann für den Fall, dass bestimmt worden ist, dass die ausgewählte Hypothese nicht unabhängig von dem ersten Abschnitt ist und/oder dass die ausgewählte Hypothese nicht mit einer hinreichenden Sicherheit (z.B. Wahrscheinlichkeit) die tatsächlich befahrene Fahrspur 115, 120 angibt, ein Deaktivieren oder Degradieren der automatisierten Fahrfunktion vorgesehen sein.Conversely, if it has been determined that the selected hypothesis is not independent of the first section and/or that the selected hypothesis does not indicate the lane 115, 120 actually traveled with sufficient certainty (e.g. probability), deactivation or degradation of the automated driving function may be provided.

BezugszeichenReference symbol

100100: Vorrichtungcontraption
105105: Fahrzeugvehicle
110110: FahrstraßeRoad
115115: erste Fahrspurfirst lane
120120: zweite Fahrspur second lane
125125: VerarbeitungseinrichtungProcessing facility
130130: Sensorsensor
135135: DatenspeicherData storage
140140: Schnittstelleinterface
145145: LandmarkeLandmark
150150: Histogrammfilter Histogram filter
200200: VerfahrenProceedings
205205: Hypothesen bildenForm hypotheses
210210: Sensorwert bereitstellenProvide sensor value
215215: Hypothesen bewertenEvaluate hypotheses
220220: Grad bestimmen, speichernDetermine degree, save
225225: nicht gewählte Hypothese über T ablehnen?Reject an unchosen hypothesis about T?
230230: gewählte Hypothese über T annehmen?accept the chosen hypothesis about T?
235235: T bestimmenDetermine T
240240: Länge des Kartensegments über T bestimmenDetermine the length of the map segment using T
245245: Wahrscheinlichkeit eines kritischen Fehlers auf dem KartensegmentProbability of a critical error on the map segment
250250: Sicherheitsmarge bestimmenDetermine safety margin
260260: Steuern der automatisierten FahrfunktionControlling the automated driving function

Claims

Method (200) for controlling an automated driving function of a vehicle (105) that travels on a road with multiple lanes (115), the method (200) comprising the following steps: - Assigning (205) one hypothesis to each lane (115, 120) of the road, each hypothesis stating that the vehicle (105) is located on the respectively assigned lane (115, 120); - Providing (210) a temporal sequence of sensor values, each based on a detection of a landmark (145) in the surroundings of the vehicle (105) by means of a sensor (130); - Dividing the sequence into a first and a second temporal section, the second section follows the first section; - selecting (215) one of the hypotheses depending on a degree to which the entire sequence of sensor values fits the hypotheses; - determining (225, 230) that the selected hypothesis is independent of the first section if the selected hypothesis matches a hypothesis determined only on the basis of the second section; - controlling (260) the automated driving function depending on whether it has been determined that the selected hypothesis is independent of the first section.

Procedure (200) according to Claim 1 , wherein controlling the automated driving function comprises performing automated vehicle guidance based on the selected hypothesis if the determining (225, 230) results in the selected hypothesis being independent of the first portion.

The method (200) of any preceding claim, wherein controlling the automated driving function comprises deactivating or degrading the automated driving function if determining (225, 230) reveals that the selected hypothesis is not independent of the first portion.

Method (200) according to one of the preceding claims, wherein the degree is determined in each case such that it lies between a predetermined minimum value and a predetermined maximum value.

Method (200) according to one of the preceding claims, wherein the degree is determined cumulatively.

Procedure (200) according to Claim 4 or 5 , wherein it is determined (230) that the selected hypothesis is independent of the first section if the selected hypothesis would be selected on the basis of the total sensor values even if its degree at the beginning of the second section corresponded to the minimum value.

Method (200) according to one of the Claims 4 until 6 , wherein it is determined (225) that the selected hypothesis is independent of the first section if a non-selected hypothesis would be rejected on the basis of the total sensor values even if its degree at the beginning of the second section corresponded to the maximum value.

Method (200) according to one of the preceding claims, wherein a position of the landmark (145) is determined on the basis of the sensor values and predetermined map data in the area of the vehicle (105).

Method (200) according to one of the preceding claims, wherein the sensor values and the degrees are stored in a histogram filter (150).

Method (200) according to one of the preceding claims, wherein it is determined how long a time range encompassed by the second section must be at a minimum in order to determine the independence.

Procedure (200) according to Claim 10 , wherein on the basis of the determined minimum time range the probability of a map error is determined in a spatial area which was traveled by the vehicle (105) during this time.

Procedure (200) according to Claim 11 , wherein a probability with which the hypothesis was selected on whose assigned lane (115, 120) the vehicle (105) is actually located is determined on the basis of the map error.

Device (200) for controlling an automated driving function of a vehicle (105) that travels on a road with multiple lanes (115), the device (200) comprising: - a processing device (125) for assigning one hypothesis to each lane (115, 120) of the road, each hypothesis stating that the vehicle (105) is located on the respectively assigned lane (115, 120); and - a sensor (130) for providing a temporal sequence of sensor values, each based on a detection of a landmark (145) in the surroundings of the vehicle (105); - wherein the processing device (125) is further configured to divide the sequence into a first and a second temporal section, the second section following the first section; to determine that the selected hypothesis is independent of the first section if the selected hypothesis matches a hypothesis that is determined only on the basis of the second section; and to control the automated driving function depending on whether it has been determined that the selected hypothesis is independent of the first section.