本發(fā)明涉及一種用于提高部分自動化或者全自動化車輛在系統(tǒng)錯誤的情況下的安全性的系統(tǒng)。

背景技術：

在de102012008090a1中，公開了一種用于實施行駛中的機動車的安全的緊急停車操作的方法或緊急停車輔助。在該方法或緊急停車輔助中，監(jiān)控駕駛員且產生駕駛員狀態(tài)數據，從所述駕駛員狀態(tài)數據中確定駕駛能力的程度。接下來，在駕駛員的駕駛能力的程度低于預給定的閾值的情形下，將車輛轉換為自動駕駛模式，并且實施安全的緊急停車操作。在此，對于車輛的緊急停車從車輛的未來路段走向的預測的路段數據確定風險最小的停車位置，且以自動駕駛模式駛向所述停車位置，其中，實施安全的緊急停車操作。

在fiorini等人的出版物(fiorini,p.；shiller，z.,在roboticsandautomation,1996中的《timeoptimaltrajectoryplanningindynamicenvironments》,1996ieee國際會議的會議記錄,第2卷,1553-1558頁,1996年4月22日-28日)中介紹了一種在動態(tài)環(huán)境中用于時間優(yōu)化的軌跡計劃。在werling等人的出版物(werling,m.；ziegler,j.；kammel,s.；thrun,s.,在roboticsandautomation(icra)中的《optimaltrajectoygenerationfordynamicstreetscenariosinafrenetfram,》,2010ieee國際會議,987-993頁,2010年5月3日-7日)中除了新的半反應(semi-reaktiv)的計劃算法，還描述用于確定到目標方位的可能軌跡的方案。

技術實現要素：

根據本發(fā)明，介紹一種方法，該方法用于產生用于將部分或者高自動化的車輛轉換為目標方位上的安全的系統(tǒng)狀態(tài)的信號。首先，求取將所述車輛轉換為安全的系統(tǒng)狀態(tài)的必要性。接下來，確定行駛狀態(tài)，其中，所述行駛狀態(tài)包括當前車輛位置。本發(fā)明的核心在于實施以下步驟：

-求取至少一個目標方位(或目標姿態(tài))；

-求取從當前車輛位置到所述至少一個目標方位的行駛軌跡；

-評估所述行駛軌跡；

-借助所實施的評估選擇所述行駛軌跡之一；

-基于所選擇的行駛軌跡產生信號。

根據本發(fā)明的方法的優(yōu)點在于選擇待駛過的軌跡。通過所述評估，可以借助安全性相關的判據選擇最可能的軌跡，由此，在駛過所述軌跡時，提高車輛乘客和其他交通參與者的安全。通過這種方法，特別為高自動化的車輛系統(tǒng)產生巨大的附加價值。

在本方法中，對于“安全的系統(tǒng)狀態(tài)”理解為到達目標方位后車輛的靜止狀態(tài)，其中，在此“安全”應理解為相對的。視所述車輛當前的狀態(tài)和/或所述駕駛員當前的狀態(tài)而定，可以改變與安全性相關的優(yōu)先權。如果不存在直接的危險狀況，則例如駛向合適的停車位，或者，如有必要，在緊急情形下，甚至駛向工廠。相反，如果存在緊急狀況，當所述狀況被估計為比在給定的條件下——所述給定的條件從車輛的狀態(tài)和/或駕駛員狀態(tài)得出——繼續(xù)行駛更安全時，對于安全的停泊位置也可以理解為在街道上停車。

對于當前行駛狀態(tài)，除了車輛的位置之外，例如還可以理解為，行駛方向、速度、當前駛過的行駛軌跡、關于其他交通參與者的信息和當前交通形勢(verkehrslage)。

在所述方法的優(yōu)選實施方式中，為了求取所述必要性，求取車輛狀態(tài)和/或駕駛員狀態(tài)。

這種實施方式提供如下優(yōu)點：可以既與車輛狀態(tài)相關又與駕駛員狀態(tài)相關地產生所述必要性。由此保證，所述車輛的乘客和其他交通參與者盡可能地被保護。

為了求取所述駕駛員狀態(tài)，可以進行對所述駕駛員的監(jiān)控，例如用常用的室內感測的方法，該室內感測由相機和如有必要用于測量駕駛員的健康狀態(tài)的傳感器組成。在此，對于駕駛員的概念，不必理解為單個人員，對于所述概念也可以概括所有位于車輛內的乘客。在高自動化車輛的情況下，所述概念總歸必須進一步被理解，因為可能不再需要駕駛員，且因此在所述方法的這種實施方式中，監(jiān)控至少一個乘客的狀態(tài)。所述監(jiān)控可以用于評估所述車輛乘客和/或所述駕駛員的狀態(tài)，其中，借助所述狀態(tài)可以導出將所述車輛轉換為安全系統(tǒng)狀態(tài)的必要性。如果車輛乘客例如昏厥或者遭受心臟梗塞或者中風，則會給定必要性。此外，所述行駛狀態(tài)的求取也可以通過分析處理車輛乘客的輸入來實現，例如以語音命令形式或者緊急按鍵的操縱。

代替或者附加于至少一個車輛乘客的狀態(tài)的考慮，也可以將車輛狀態(tài)納入到所述必要性的求取中。在此情況下，例如考慮車輛的功能能力。如果所述功能能力受限制，同樣可以產生必要性。對于所述車輛的功能能力例如可以理解為存在于車輛內和/或車輛上的傳感器的功能能力，尤其是存在的、對于實施確定的自動化駕駛功能重要的環(huán)境傳感裝置的功能能力。此外，實施對所有機械功能的功能能力的監(jiān)控，所述功能能力例如可以確定伺服轉向裝置中、制動裝置中的限制或者動力總成的部件的限制。駕駛員輔助系統(tǒng)或者高自動化的車輛功能的故障或者限制也落在車輛的功能能力的概念之下。

此外，所述車輛狀態(tài)還包括行駛狀態(tài)的信息，即此外還包括位置、行駛方向、速度和關于交通狀況的信息。所述車輛狀態(tài)可以包括不同尋常的事件，如爆裂的輪胎、落石或者車輛的燃燒。

在所述方法的其他實施方式中，實施對所述車輛的性能的求取，且所求取的性能被用于評估所述行駛軌跡。

這種實施方式提供如下優(yōu)點：即，將所述車輛的性能納入到行駛軌跡的評估中。在此，對于所述性能可以理解為車輛狀態(tài)?？紤]關于存在的環(huán)境傳感裝置的功能能力的信息以及用于對車輛進行驅動和控制的部件的功能能力的信息。例如如果某個駕駛操作不能實施或者只能受限制的實施，這在評估所述行駛軌跡時被考慮。如果基于被限制功能能力的傳感器，不再能查看確定的區(qū)域和/或不再能檢查可駛過性，則這同樣被考慮。在車輛嚴重損壞或者特別的危險情況時——所述損壞或危險情況在求取所述性能的時被獲知，則相應地將盡可能短的和/或可快速駛過的至相應的目標方位的行駛軌跡評估為有高價值。

在所述方法的一種特別優(yōu)選的實施方式中，計算沿所述所求取的行駛軌跡的預期的定位準確性，且所述定位準確性被用于評估所述行駛軌跡。

對于車輛的定位準確性，理解為如下準確性：車輛能夠借助于用于準確地確定車輛地點的系統(tǒng)以該準確性定位。例如如下特性有助于定位準確性：gps信號強度和沿車道能連接上的gps衛(wèi)星的數量、用于通過移動廣播網絡進行定位的移動廣播塔的數量、沿車道的地圖數據的準確性、沿車道布置的可以改善定位準確性路標的數量，以及能夠用于定位的其他路段特性。

這種實施方式提供如下優(yōu)點：借助車輛沿相應的行駛軌跡的預期的定位準確性進行評估。由此，特別在高自動化受控的車輛的情況下沿所述行駛軌跡的安全性被提高。如果自動化受控的車輛只能艱難地求取其位置和/或車道走向，則交通阻礙的風險和/或事故的風險通過自動化受控的車輛強烈地提高。

在所述方法的另一種優(yōu)選的實施方式中，基于沿所述行駛軌跡的路標進行所述行駛軌跡上的預期的定位準確性的計算。

在這種實施方式中，借助于沿所述行駛軌跡存在的路標計算沿行駛軌跡的定位準確性。在這種實施方式中，附加地借助于路標改善車輛的定位，借助存在于車輛中的合適的環(huán)境傳感裝置檢測所述路標。因此，通過考慮沿行駛軌跡的能夠由環(huán)境傳感裝置探測的路標，可以對每個行駛軌跡實施定位準確性的計算。

在所述方法的另一種實施方式中，在求取車輛的性能時，確定存在于車輛中的環(huán)境傳感裝置的功能能力，且所述功能能力被用于計算預期的定位準確性。

這種實施方式提供如下優(yōu)點：借助存在于車輛中的環(huán)境傳感裝置的所求取的功能能力可以計算：哪個路標能夠被有功能能力的環(huán)境傳感裝置檢測到。例如，如果通過求取環(huán)境傳感器的性能確認：相應的路標不再處于剩余的環(huán)境傳感器的檢測區(qū)域中時，則在計算沿所述軌跡的定位概率時不考慮應能夠在有完全功能能力的環(huán)境傳感裝置的情況下被檢測到的路標。

在所述方法的另一種實施方式中，確定所求取的行駛軌跡的曲率，并且所述曲率被用于評估行駛軌跡。

這種實施方式提供如下優(yōu)點：可以考慮用于評估行駛軌跡的另一判據，借助該判據，能夠進一步優(yōu)化沿相應行駛軌跡的定位準確性。如果在所述車輛中使用用于更好地定位車輛的測距法(odometrie)，則待駛過的軌跡中的曲率越小，這種方法就越準確。因此，通過選擇具有有限曲率的行駛軌跡可以進一步改善定位準確性。測距法表示一種借助移動系統(tǒng)的推進系統(tǒng)的數據來估計該移動系統(tǒng)的位置和方位(形勢估計)的方法。

在所述方法的另一種實施方式中，求取第一和至少一個第二目標方位，其中，所求取的目標方位被評估。

這種實施方式提供如下優(yōu)點：可以評估多個目標方位且因此可以評估更多數量的行駛軌跡，由此，求取能夠盡可能的安全駛過的行駛軌跡的概率又增加。

在所述方法的優(yōu)選的擴展方案中，附加地借助所述至少兩個目標方位的評估進行所述行駛軌跡之一的選擇。

這種實施方式提供如下優(yōu)點：將目標方位的評估納入到行駛軌跡的評估中。在此，考慮用于評估目標方位的不同判據。例如可以考慮定位目標方位的可能性，以便如有必要可以在報告準確的車輛位置的情況下取消求救呼叫。此外，可以將與其他交通參與者碰撞和/或受其他交通參與者阻礙的概率納入到目標方位的評估中。優(yōu)選的目標方位例如可能是停泊設施、應急道/應急停車道或者應急停車港灣。關于可到達的目標方位的信息例如可以從地圖服務器請求。

在所述方法的另一種實施方式中，使用概率值來求取至少一個目標方位，該概率值從在所述目標方位上與其他交通參與者碰撞和/或受其他交通參與者阻礙的概率中計算出。

這種實施方式有利地有助于對盡可能安全的目標方位進行操控并且減小受其他交通參與者阻礙的概率或者事故的概率。為了計算所述概率值，例如可以使用事故研究的數據，借助所述數據建立關于在不同的停車位置上的事故概率的統(tǒng)計。

在所述方法的另一種實施方式中，在求取至少一個目標方位時考慮地圖信息。

這種實施方式提供如下優(yōu)點：借助于地圖信息可以選擇合適的目標方位。在此，相應的目標方位可以要么在地圖中被標明，要么替代地從街道和地圖的環(huán)境數據中導出。通過考慮地圖信息，可以增大針對目標方位的搜索區(qū)域和待考慮的目標方位的數量。

此外，根據本發(fā)明，還要求保護一種用于產生用于將部分或者高自動化的車輛轉換為目標方位上的安全的系統(tǒng)狀態(tài)的信號的設備，該設備設置用于實施根據本發(fā)明的方法。

此外，還要求保護一種計算機程序，其設置用于實施根據本發(fā)明的方法的所有步驟。

附圖說明

由本發(fā)明的優(yōu)選實施例的以下描述及附圖得到基于本發(fā)明的其他細節(jié)、特征、特征組合、優(yōu)點和作用。

圖1示出一種示例性方法的示意性流程圖。

圖2示出一種用于評估不同的行駛軌跡的示例。

具體實施方式

在圖1中示出車輛201中的公開方法的示例性的流程。在此，所述車輛配備有相應的第一設備，在該第一設備上設置有計算機程序，以便實施所述方法。此外，車輛201配備有用于探測周圍環(huán)境的傳感器并且可選地也配備有用于探測室內的傳感器。此外，在車輛201中可以設有第二設備，該第二設備接收第一設備的基于選擇的行駛軌跡204、205產生的信號，并且基于所述信號實施對車輛201的相應的致動器的操控，以便自動化地沿所選擇的軌跡204、205引導所述車輛。

所述方法從步驟101開始。

在步驟102中，求取將車輛201轉換到安全的系統(tǒng)狀態(tài)的必要性。為此，求取駕駛員狀態(tài)和/或車輛狀態(tài)。為了求取駕駛員狀態(tài)，使用所述車輛201的室內探測。

在此，對所述駕駛員狀態(tài)或者車輛乘客狀態(tài)的監(jiān)控借助已知的方法來實現。借助室內相機觀察所述乘客，且借助相機圖像分析處理所述乘客的狀態(tài)。所述相機圖像例如可以提供眼球運動、身體溫度、身體姿勢、不尋常的運動過程和其他細節(jié)。此外，可以在所述車輛201中設有傳感器，該傳感器測量乘客的當前的且對于醫(yī)學診斷有意義的值，其中包括血壓、血糖和體溫。也可以監(jiān)控所述乘客的心電圖數據。

為了求取所述車輛狀態(tài)，檢查重要的駕駛功能并且檢查傳感器的功能能力。為此，例如可以檢測各個車輛子系統(tǒng)的錯誤報告而作為輸入信號，且從這些信號中導出所述車輛子系統(tǒng)的狀態(tài)。也能夠設想邏輯聯(lián)系，在所述邏輯聯(lián)系中，確定的子系統(tǒng)的信號的結合例如指出其他子系統(tǒng)的錯誤。

如果在求取車輛狀態(tài)時確認：存在所述系統(tǒng)的如下限制，基于所述限制可能妨礙安全——例如以圖像傳感器故障的形式，則因此確認將所述車輛201轉換為安全的系統(tǒng)狀態(tài)的必要性。同樣地適用于如下情況：在求取駕駛員狀態(tài)時確認，所述駕駛員例如因為健康問題不再有能力控制所述車輛或者需要幫助。

一般來說，當前存在的狀態(tài)(行駛狀態(tài)和駕駛員狀態(tài))是否產生這樣的必要性的求取，可以借助存儲的場景來進行。

如果在步驟102中確認，存在將車輛201轉換為安全的狀態(tài)的必要性，則在步驟103中確定車輛的行駛狀態(tài)。在此，求取當前的車輛位置、行駛方向，并且可選地求取當前駛過的軌跡、當前的速度和當前的交通形勢。為了求取交通形勢，可以收集關于處在鄰近的周圍環(huán)境中的可能由車輛201駛過的車道的所有信息。所述信息例如包含交通堵塞、建筑工地和類似的交通阻礙或車輛聚集。

在步驟104中，求取目標方位208、209，在此目標方位上，車輛201可以被轉換為安全的系統(tǒng)狀態(tài)。為此，一方面可以使用所述環(huán)境傳感裝置，借助該環(huán)境傳感裝置，例如可以求取處在視野范圍中的目標方位208、209，或者可以偵測路肩或停車港灣。此外，借助地圖信息和當前車輛位置求取其他可控的目標方位208、209。另外，為此可以將行駛方向、當前行駛軌跡和當前的速度考慮進來。特別在高速公路上，行駛方向至關重要，并且根據駛過的軌跡和速度，可能不再能到達確定的停車位，因為車輛的路徑變換和必要的減速是不再可能的。此外，在選擇所述目標方位208、209時，應將當前的交通形勢考慮進來，因為這些信息可以給定：為了將車輛轉換到相應的目標方位208、209需要多長時間。

在本例中，在確定所述目標方位208、209時借助概率值，所述概率值指出，與其他交通參與者在相應的目標方位208、209上碰撞的概率有多大。這種概率的計算可以在此基于事故研究的數據，利用所述數據可以針對某些位置借助事故數據確定：在一個可比較的位置上(例如應急道)發(fā)生事故的頻率。所述概率值在此不必以百分制表示，而是可以例如包含三個等級——概率低、中或者高。例如可以通過模糊邏輯來實現來自事故研究中的數值和以前提到的等級的聯(lián)系。

在步驟105中，實現從當前車輛位置到所求取的目標方位208、209的行駛軌跡204、205的求取。為此，視目標方位208、209而定，使用所述環(huán)境傳感裝置和/或地圖材料。在本例中，為了求取所述行駛軌跡204、205，使用一種已知的方案，該方案例如在來自前面提出的現有技術中的fiorini等人的出版物中被描述。為了確定所述軌跡204、205，根據這種方案可以考慮其他車輛的狀態(tài)。從到目標方位208、209的可能的——也就是說在考慮例如車輛模型和可用面的情況下的可駛過的軌跡204、205的集合中，基于一種搜索算法，借助一種最小化方法選擇n個軌跡。

在步驟106中，進行車輛201的性能的求取。在此，在求取車輛狀態(tài)時，檢查所述環(huán)境傳感裝置的功能能力和用于自動化控制所述車輛201的部件的功能能力。在自動化控制中，所述求取特別借助探測所述車輛201的限制的背景來實現。在此，重要的是例如關于故障的傳感器(所述傳感器限界視野范圍)和用于控制車輛——例如轉向、制動或者速度——的受限可能性的信息。

在步驟107中評估所求取的行駛軌跡204、205。為此，計算車輛201沿所述行駛軌跡204、205的預期的定位準確性。這例如可以基于沿所述行駛軌跡204、205布置的路標206、207來進行，所述路標被用于定位車輛201。在此，一種蓋然性模型提供了用于估計沿所述行駛軌跡204、205的預期的定位準確性的基礎。為了推導所述模型，假設全局的車輛姿態(tài)從一個全局的定位地圖的路標206、207與相應的路標測量的匹配中得出。針對為此所使用的算法，可以實施誤差傳播。所產生的蓋然性模型描述輸入值(相應的路標、用于路標測量的誤差模型)與在估計全局的車輛位置中的預期的不安全性(方差)之間的關系。所述模型以封閉的分析的(不需要迭代的計算方法)形式給定，且提供針對路標206、207的給定布置的定位準確性的估計，所述估計從地圖信息(在這種情況下從高度準確的地圖)中得知。通過所述封閉的分析的形式，軌跡的評估與低運算耗費關聯(lián)。

此外，還可以將所述車輛201的性能納入到所述行駛軌跡204、205的評估中。如果例如所安裝的相機的光學部件被弄臟，或者用于觀察確定的區(qū)域的相機出現故障，則在計算定位準確性時不考慮由于傳感裝置的限制而不再能被探測到的路標206、207。附加地，可以將由于沿著確定的行駛軌跡204、205的靜態(tài)對象掩蔽路標206、207的掩蔽效應納入到所述計算中，由此，例如在另一路徑上的行駛軌跡204、205可能成為優(yōu)選的。

此外，在評估行駛軌跡204、205時，可以將通過可動對象引起的掩蔽效應考慮進來。例如當所述車輛201在左側車道上行駛時與其如果在右側車道上行駛時相比，應更高地估計在兩車道街道的右側的對象的遮蔽概率。在右側車道上的機動車202、203和載重車輛202、203可能遮蔽確定的路標206、207。

如果其他傳感器的功能能力受到限制，例如gps傳感器、用于通過移動廣播信號定位的傳感器、偏航率傳感器、角速度傳感器、加速度傳感器、車輪轉速傳感器、雷達傳感器、光學雷達傳感器或者超聲傳感器或者所有其他可用來確定行駛狀態(tài)的傳感器，則它們對于行駛軌跡204、205的評估會有相應的影響。

如果車輛的運動自由度受到限制——例如僅僅能夠實現一定的轉向角——則這同樣可以納入到行駛軌跡204、205的評估中。具有過大曲率的行駛軌跡204、205會在這種情況下被排除。

附加于借助于被所述環(huán)境傳感裝置探測到的路標206、207定位所述車輛201，或者作為代替的定位方法，也可以在車輛201中使用測距法。因為，行駛軌跡204、205的大曲率可以對這種定位方法的準確性有負面影響，所以在使用測距法時可以借助出現的曲率評估行駛軌跡204、205。

在最后選擇行駛軌跡204、205之前，可以將與所述行駛軌跡204、205對應的目標方位208、209的評估納入到行駛軌跡204、205的評估中。如果例如兩個到不同目標方位208、209的行駛軌跡204、205被評估為相似的好，則目標方位208、209的狀況可以對于最后選擇行駛軌跡204、205起到決定性的作用。在此，可以將目標方位208、209的定位準確性以及與其他交通參與者碰撞或者受其他交通參與者阻礙的概率納入到目標方位208、209的評估中。

在步驟108中，進行應被駛過的行駛軌跡204、205的選擇。借助在步驟107中進行的評估實現選擇，其中，選擇評價最高的行駛軌跡204、205。

在步驟109中，基于在步驟108中實施的行駛軌跡選擇進行信號的產生。所述信號在此可以包含關于路標、速度和加速度的信息?？梢栽谲囕v坐標系統(tǒng)或者在地圖坐標系統(tǒng)中做出所述說明。在本實施例中，優(yōu)選使用兩個特征形式：

1)如果與地圖服務器的穩(wěn)定通信和有足夠功能能力的環(huán)境檢測是被保證的，則使用地圖坐標系統(tǒng)中的行駛軌跡204、205。以這種方式可以實施地圖相關的定位。由此，不會由于不準確的測距法導致車輛姿態(tài)的估計中的漂移。

2)對于具有巨大功能性限制的車輛系統(tǒng)(尤其在與地圖服務器通信并且環(huán)境感知受限制的情況下)來說，優(yōu)選的特征方案是車輛坐標系統(tǒng)中的行駛軌跡說明，因為由此也能在沒有地圖材料的情況下實現安全的駛過。

視根據本發(fā)明的方法的實施方式和用途而定，所述信號可以直接被發(fā)送到相應的車輛調節(jié)器上，該車輛調節(jié)器操控所述車輛201的相應的致動器，使得沿所述行駛軌跡204、205控制所述車輛。

替代地也可以將所述信號發(fā)送到另一控制設備上，該控制設備處理所述信息且隨后進行沿行駛軌跡的自動化駕駛。

所述方法結束于步驟110。

在該方法中，所述步驟的順序也是可改變的。例如在行駛軌跡204、205的求取前就進行所述性能的求取且因此在規(guī)劃行駛軌跡時將其考慮進來。

在圖2示例性地示出，借助哪些判據可以進行行駛軌跡的選擇。

在所述示例中，所述車輛201駛過三車道高速公路，且因此具有駛過全部三個車道的可能性。在左邊的車道上，一載重車輛202從后面接近，該載重車輛202限制了所述車輛201的環(huán)境傳感裝置。對于車輛201右側的載重車輛203也是這種情況，由于該載重車輛203，車輛201的環(huán)境傳感裝置不能檢測到路標206。

在圖2中示出兩個目標方位208、209，且分別示出對應于目標方位208、209的行駛軌跡204、205。行駛軌跡204、205的評估基于車輛201沿軌跡204、205的預期的定位準確性進行，其中，定位準確性的計算借助存在的路標206、207實現。

因為所述軌跡204的評估由于大量可檢測到的路標而評價更高，所以選擇該行駛軌跡204并且基于該選擇產生相應的信號。