DE-102024117975-B4 - BESTIMMUNG EINES OPTIMALEN FAHRZEUGMANÖVRIERPLANS IN EINER VERKEHRSSTAUSITUATION

Abstract

Verfahren zur Bereitstellung von Informationen an einen Insassen eines Fahrzeugs (12), wobei das Verfahren aufweist: Identifizieren eines Verkehrsstau-Typs in einer das Fahrzeug (12) umgebenden Umgebung, wobei der Verkehrsstau-Typ durch einen Verkehrsstau-Charakteristik-Parametersatz gekennzeichnet ist; Bestimmen eines optimalen Fahrzeugmanövrierplans, basierend zumindest teilweise auf dem Verkehrsstau-Typ und dem Verkehrsstau-Charakteristik-Parametersatz; und Bereitstellen einer Benachrichtigung an den Insassen des Fahrzeugs (12), wobei die Benachrichtigung zumindest teilweise auf dem optimalen Fahrzeugmanövrierplan basiert; wobei das Bestimmen des optimalen Fahrzeugmanövrierplans ferner aufweist: Auswählen eines ausgewählten maschinenlernenden Manövriermodells aus einer Vielzahl von Manövriermodellen, wobei jedes der mehreren Manövriermodelle einem vordefinierten Verkehrsstau-Typ entspricht, und wobei das ausgewählte Manövriermodell dem Verkehrsstau-Typ entspricht; und Bestimmen des optimalen Fahrzeugmanövrierplans unter Verwendung des ausgewählten maschinenlernenden Lernmanövriermodells, wobei das ausgewählte maschinenlernende Lernmanövriermodell so konfiguriert ist, dass es den Verkehrsstau-Charakteristik-Parametersatz als eine Eingabe empfängt und den optimalen Fahrzeugmanövrierplan als eine Ausgabe liefert.

Inventors

• Yuan Zhang
• Lujia Xu

Assignees

• GM Global Technology Operations LLC

Dates

Publication Date

20260507

Application Date

20240626

Priority Date

20240428

Claims (9)

1. Verfahren zur Bereitstellung von Informationen an einen Insassen eines Fahrzeugs (12), wobei das Verfahren aufweist: Identifizieren eines Verkehrsstau-Typs in einer das Fahrzeug (12) umgebenden Umgebung, wobei der Verkehrsstau-Typ durch einen Verkehrsstau-Charakteristik-Parametersatz gekennzeichnet ist; Bestimmen eines optimalen Fahrzeugmanövrierplans, basierend zumindest teilweise auf dem Verkehrsstau-Typ und dem Verkehrsstau-Charakteristik-Parametersatz; und Bereitstellen einer Benachrichtigung an den Insassen des Fahrzeugs (12), wobei die Benachrichtigung zumindest teilweise auf dem optimalen Fahrzeugmanövrierplan basiert; wobei das Bestimmen des optimalen Fahrzeugmanövrierplans ferner aufweist: Auswählen eines ausgewählten maschinenlernenden Manövriermodells aus einer Vielzahl von Manövriermodellen, wobei jedes der mehreren Manövriermodelle einem vordefinierten Verkehrsstau-Typ entspricht, und wobei das ausgewählte Manövriermodell dem Verkehrsstau-Typ entspricht; und Bestimmen des optimalen Fahrzeugmanövrierplans unter Verwendung des ausgewählten maschinenlernenden Lernmanövriermodells, wobei das ausgewählte maschinenlernende Lernmanövriermodell so konfiguriert ist, dass es den Verkehrsstau-Charakteristik-Parametersatz als eine Eingabe empfängt und den optimalen Fahrzeugmanövrierplan als eine Ausgabe liefert.
2. Verfahren nach Anspruch 1 , wobei das Identifizieren des Verkehrsstau-Typs ferner aufweist: Empfangen einer oder mehrerer Nachrichten von einem oder mehreren entfernten Fahrzeugen (16) unter Verwendung eines Fahrzeugkommunikationssystems; Bestimmen einer Vielzahl von individuellen Geschwindigkeits-Zeit-Kurven (54, 64, 74), basierend zumindest teilweise auf der einen oder den mehreren Nachrichten, wobei jede der Vielzahl von individuellen Geschwindigkeits-Zeit-Kurven (54, 64, 74) einem der einen oder mehreren entfernten Fahrzeuge (16) entspricht; und Bestimmen des Verkehrsstau-Typs basierend zumindest teilweise auf der Vielzahl von individuellen Geschwindigkeits-Zeit-Kurven (54, 64, 74).
3. Verfahren nach Anspruch 2 , wobei das Bestimmen des Verkehrsstau-Typs basierend zumindest teilweise auf der Vielzahl von individuellen Geschwindigkeits-Zeit-Kurven (54, 64, 74) ferner aufweist: Bestimmen einer Vielzahl von individuellen Kurvencharakteristik-Parametersätzen, wobei einer der Vielzahl von individuellen Kurvencharakteristik-Parametersätzen jede der Vielzahl von individuellen Geschwindigkeits-Zeit-Kurven (54, 64, 74) beschreibt; und Bestimmen einer Vielzahl von individuellen Kurvenkonfidenzwerten, wobei jeder der Vielzahl von individuellen Kurvenkonfidenzwerten einem der Vielzahl von individuellen Kurvencharakteristik-Parametersätzen entspricht.
4. Verfahren nach Anspruch 3 , wobei das Bestimmen des Verkehrsstau-Typs basierend zumindest teilweise auf der Vielzahl von individuellen Geschwindigkeits-Zeit-Kurven (54, 64, 74) ferner aufweist: Zusammenführen jeder der mehreren individuellen Geschwindigkeits-Zeit-Kurven (54, 64, 74) zu einer zusammengeführten Geschwindigkeits-Zeit-Kurve; Bestimmen eines zusammengeführten Kurvencharakteristik-Parametersatzes, der die zusammengeführte Geschwindigkeit-Zeit-Kurve beschreibt; und Bestimmen eines zusammengeführten Kurvenkonfidenzwertes des zusammengeführten Kurvencharakteristik-Parametersatzes.
5. Verfahren nach Anspruch 4 , wobei das Bestimmen des Verkehrsstau-Typs basierend zumindest teilweise auf der Vielzahl von individuellen Geschwindigkeits-Zeit-Kurven (54, 64, 74) ferner aufweist: Verbinden jeder der Vielzahl von individuellen Geschwindigkeits-Zeit-Kurven (54, 64, 74) mit der zusammengeführten Geschwindigkeits-Zeit-Kurve, um eine verbundene Geschwindigkeits-Zeit-Kurve zu erzeugen, wobei die verbundene Geschwindigkeits-Zeit-Kurve zumindest teilweise auf der Grundlage der Vielzahl von individuellen Kurvencharakteristik-Parametersätzen, der Vielzahl von individuellen Kurvenkonfidenzwerten, des zusammengeführten Kurvencharakteristik-Parametersatzes und des zusammengeführten Kurvenkonfidenzwertes erzeugt wird; Bestimmen des Verkehrsstau-Charakteristik-Parametersatzes, der die zusammengeführte Geschwindigkeits-Zeit-Kurve beschreibt; und Bestimmen des Verkehrsstau-Typs zumindest teilweise auf der Grundlage der verbundenen Geschwindigkeits-Zeit-Kurve und des Verkehrsstau-Charakteristik-Parametersatzes.
6. Verfahren nach Anspruch 5 , wobei das Bestimmen des Verkehrsstau-Typs zumindest teilweise auf der Grundlage der verbundenen Geschwindigkeits-Zeit-Kurve und des Verkehrsstau-Charakteristik-Parametersatzes ferner aufweist: Durchführen einer oder mehrerer Wahrnehmungsmessungen des einen oder der mehreren entfernten Fahrzeuge (16) unter Verwendung eines oder mehrerer Wahrnehmungssensoren des Fahrzeugs (12); und Verifizieren der Verkehrsstau-Typs zumindest teilweise auf der Grundlage der einen oder mehreren Wahrnehmungsmessungen.
7. Verfahren nach Anspruch 1 , wobei das Bestimmen des optimalen Fahrzeugmanövrierplans ferner aufweist: Bestimmen des optimalen Fahrzeugmanövrierplans unter Verwendung des ausgewählten maschinellen Lernmanövriermodells, wobei das ausgewählte maschinelle Lernmanövriermodell so konfiguriert ist, dass es den Verkehrsstau-Charakteristik-Parametersatz als eine Eingabe empfängt und den optimalen Fahrzeugmanövrierplan als eine Ausgabe bereitstellt, und wobei der optimale Fahrzeugmanövrierplan eine optimale Geschwindigkeits-Zeit-Kurve umfasst.
8. Verfahren nach Anspruch 7 , wobei das Bereitstellen der Benachrichtigung ferner aufweist: Bestimmen eines oder mehrerer optimaler Beschleunigungs- und Bremsniveaus, basierend zumindest teilweise auf der optimalen Geschwindigkeits-Zeit-Kurve; und Bereitstellen der Benachrichtigung für den Insassen des Fahrzeugs (12), wobei die Benachrichtigung mindestens eines der umfasst von: der optimalen Geschwindigkeits-Zeit-Kurve und dem optimalen Beschleunigungs- und Bremsniveau.
9. Verfahren nach Anspruch 1 , wobei das Bereitstellen der Benachrichtigung ferner aufweist: Bestimmen eines empfohlenen Fahrzeugmanövers basierend zumindest teilweise auf dem Verkehrsstau-Typ; und Bereitstellen der Benachrichtigung an den Insassen des Fahrzeugs (12), wobei die Benachrichtigung das empfohlene Fahrzeugmanöver enthält.

Description

EINLEITUNG Die vorliegende Beschreibung bezieht sich auf Systeme und Verfahren zur Bereitstellung von Informationen für einen Fahrzeuginsassen. Um die Aufmerksamkeit und den Komfort der Insassen zu erhöhen, können Fahrzeuge mit fortschrittlichen Fahrerassistenzsystemen (ADAS) und/oder automatisierten Fahrsystemen (ADS) ausgestattet sein. ADAS-Systeme können verschiedene Sensoren wie Kameras, Radar und LiDAR (Light Detection and Ranging) verwenden, um Objekte in der Umgebung des Fahrzeugs zu erkennen und zu identifizieren, darunter andere Fahrzeuge, Fußgänger, Straßenkonfigurationen, Verkehrszeichen und Straßenmarkierungen. ADAS-Systeme können auf der Grundlage der Umgebungsbedingungen in der Umgebung des Fahrzeugs Maßnahmen ergreifen, z. B. Bremsen oder die Insassen des Fahrzeugs warnen. ADS-Systeme können verschiedene Sensoren verwenden, um Objekte in der Umgebung des Fahrzeugs zu erkennen und das Fahrzeug so zu steuern, dass es durch die Umgebung zu einem vorgegebenen Ziel navigiert. Derzeitige ADAS- und ADS-Systeme mögen jedoch Verkehrsstaus nicht effektiv erkennen und für ein optimales Manövrieren des Fahrzeugs in Stausituationen sorgen. DE 10 2008 035 944 A1 beschreibt ein Verfahren zum Optimieren des Fahrbetriebs eines Kraftfahrzeugs unter Zugrundelegung mehrerer Parameter mit den Schritten: - Ermittlung einer Fahrtroute des Fahrzeugs, wobei zur Ermittlung der Fahrtroute ein Fahrtziel vorgegeben wird, - Ermittlung von mehreren unterschiedlichen Streckenparametern, die für ein Streckenprofil der ermittelten Fahrtroute des Fahrzeugs zwischen dem geometrischen Ort oder einem Fahrtstartpunkt des Fahrzeugs und dem Fahrtziel charakteristisch sind, - Ermittlung wenigstens einer Fahrbedingung, die für ermittelte Fahrtroute des Fahrzeugs zwischen dem geometrischen Ort des Fahrzeugs oder dem Fahrtstartpunkt und dem Fahrtziel charakteristisch ist. Unter Berücksichtigung der Streckenparameter und der Fahrbedingung wird eine Soll-Fahrgeschwindigkeit des Fahrzeugs entlang der ermittelten Fahrtroute bestimmt, wobei die Fahrtroute in mehrere Segmente unterteilt wird und die Unterteilung der Fahrtroute in Segmente auf Grundlage der Streckenparameter und/oder der Fahrbedingung erfolgt. DE 10 2008 047 143 A1 beschreibt ein Verfahren und eine Vorrichtung zur Ermittlung einer Fahrstrategie als Information für den Führer eines Kraftfahrzeugs, bei dem insbesondere lokale Informationen weiterer, insbesondere vorausfahrender Kraftfahrzeuge mittels einer Empfangseinrichtung erfasst und daraus für den Kraftfahrzeugführer abgeleitete Informationen bereitgestellt werden. Um eine Möglichkeit zu schaffen, den Verkehrsfluss zu verbessern und zugleich den Energieverbrauch ebenso wie die Reisezeiten und die Unfallgefahr zu senken, umfasst die Informationsbereitstellung zumindest eine Handlungsempfehlung für eine empfohlene Geschwindigkeit. Hierdurch wird dem Kraftfahrzeugführer eine individuelle Handlungsempfehlung für eine empfohlene Geschwindigkeit bereitgestellt, die nicht etwa auf einer pauschalen Betrachtung des Verkehrsgeschehens beruht, sondern die aus den erfassten Informationen vorausfahrender Kraftfahrzeuge abgeleitet ist. DE 10 2015 217 793 A1 beschreibt Vorrichtungen, Verfahren und Computerprogramme zum Bereitstellen von Stauinformation über eine Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Schnittstelle. Die Vorrichtung für ein Fahrzeug umfasst eine Einrichtung zum Erhalten von Stauindikatoren. Die Stauindikatoren umfassen die Geschwindigkeit des Fahrzeugs oder von Fahrzeugen in einer Umgebung des Fahrzeugs und eine Stauwarnung. Die Vorrichtung umfasst ferner eine Einrichtung zum Bestimmen von Stauinformation basierend auf den Stauindikatoren. Die Stauinformation zeigt an, ob das Fahrzeug sich in einem Stau befindet. Die Vorrichtung umfasst ferner eine Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Schnittstelle ausgebildet zum Bereitstellen der Stauinformation an ein oder mehrere weitere Fahrzeuge über eine Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Kommunikationsverbindung. DE 10 2008 003 039 A1 beschreibt ein Verfahren zur Erkennung von Verkehrszuständen auf Basis von Messdaten, die in einem Fahrzeug gewonnen werden und welche die Geschwindigkeit des Fahrzeugs umfassen, wobei die Erkennung in dem Fahrzeug selbst durchgeführt wird. DE 10 2013 014 872 A1 beschreibt ein Verfahren, ein Auswertesystem und ein kooperatives Fahrzeug zum Prognostizieren von mindestens einem Stauparameter. Das Verfahren umfasst ein Erfassen einer Verkehrsdichte, ein Erfassen einer aktuellen Position, die bei der Erfassung der Verkehrsdichte vorhanden ist und ein Übermitteln der Verkehrsdichte und der aktuellen Position an eine Auswerteeinheit. Ferner weist das Verfahren ein Auswerten der Verkehrsdichte und ein Bereitstellen mindestens eines Stauparameters auf. DE 199 44 075 C2 beschreibt ein Verfahren zur Überwachung des Verkehrszustands in einem Verkehrsnetz mit effektiven Engstellen, bei dem der Verkehrszustand unter Berücksichtigung von aufgenommenen Verkehrsmessdaten eines oder mehrerer Verkehrsparameter, die w