DE102018215448B3

DE102018215448B3 - Verfahren zur Schätzung der Geometrie eines Bewegungsweges

Info

Publication number: DE102018215448B3
Application number: DE102018215448.1A
Authority: DE
Inventors: Donald Parruca
Original assignee: Conti Temic Microelectronic GmbH
Current assignee: AUMOVIO AUTONOMOUS MOBILITY GERMANY GMBH, DE
Priority date: 2018-09-11
Filing date: 2018-09-11
Publication date: 2019-10-31
Anticipated expiration: 2038-09-12
Also published as: WO2020052715A1

Abstract

Verfahren zur Schätzung der Geometrie eines Bewegungsweges eines Fortbewegungsmittels, bei dem Sensordaten mittels eines Sensors gesammelt werden und die Schätzung der Geometrie des Bewegungsweges anhand der Sensordaten erfolgt, wobei statische Ziele entlang des Bewegungsweges anhand der Sensordaten ermittelt werden, Ortspunkte für die jeweilige Position der Ziele und des Sensors festgelegt werden, ein Polygon anhand der Ortspunkte bestimmt wird und das Polygon zur Schätzung der Geometrie des Bewegungsweges herangezogen wird.

Description

Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zur Schätzung der Geometrie eines Bewegungsweges eines Fortbewegungsmittels, insbesondere eines Fahrzeugs, sowie ein System zur Durchführung des Verfahrens.
Technologischer Hintergrund
Das Erkennen und Abschätzung von Straßenkanten bzw. Straßengrenzen ist eine elementare Funktion in modernen Fahrerassistenzsystemen und wird z. B. bei einer automatischen Distanzregelung (ADR) bzw. Adaptive Cruise Control (ACC) oder einem Notbremsassistenten (EBA) eingesetzt, um die Trajektorie bzw. den Bewegungsweg des jeweiligen Fortbewegungsmittels bzw. Fahrzeugs zu schätzen.
Der Straßengrenzverlauf wird dabei in der Regel in Form einer Klothoide ausgedrückt. Als Klothoide wird im modernen Straßenbau z. B. der Übergangsbogen zwischen einer Geraden und einer Krümmung bezeichnet. Der jeweilige Verlauf der Klothoide kann z. B. anhand von statischen Zielen bzw. Objekten geschätzt werden, die sich im Bereich der Straßengrenze befinden und mittels Radarmessungen detektiert wurden. Beispielsweise erfolgt eine derartige Schätzung der Straßengrenze anhand eines Kalman-Filters, der z. B. dazu dient, Fehler in realen Messwerten zu reduzieren und Schätzungen für nicht messbare Systemgrößen zu liefern.
Der Filter zeichnet dabei für jeden Zyklus die Koeffizienten der Klothoide für die linke und rechte Straßenseite auf. Anschließend werden Suchbereiche durch die Vorhersage und der Einführung der Kovarianz des Kalman Filters gebildet, um die Region zu definieren, die für das bevorstehende Messungs-Update eines Zyklus interessant ist. Hierbei wird als Suchbereich die Region verstanden, in welchem der nachfolgende Zyklus nach Detektionen sucht in den beim nachfolgenden Zyklus bzw. Radarscan eine Detektion fällt, sodass dieser akzeptiert wird, um die Klothoidenparameter zu berechnen. Einzig statische Straßenziele, die zwischen diese Suchbereiche fallen, gelten als Straßengrenzziele für das bevorstehende Messungs-Update des Kalman-Filterprozesses. Diese Methode funktioniert sehr gut bei Szenarien mit relativ glatten Grenzkanten und Übergängen, wie sie z. B. auf Autobahnen vorhanden sind. Jedoch ist diese Methode sehr ungenau für hochdynamische Szenarien, wie z. B. eine Autobahnauffahrt oder Autobahnabfahrt, eine Fahrbahnverbreiterung oder Fahrbahnverengung und urbane Szenarien. Insbesondere weil es zu einer Überlappung der Suchbereiche kommen kann, zum Beispiel wenn das Fahrzeug in eine Kurve einfährt. Hierbei kann die Unsicherheit der Suchbereiche so groß werden, dass diese miteinander überlappen. Bei überlappenden Suchbereichen ist es in der Regel schwierig zu unterscheiden, ob die Ziele bzw. Objekte zu der linken oder rechten Fahrspur zugeordnet werden müssen. Daher wird der Straßenrand bzw. die Straßengrenze auf die überlappte Region geschätzt. Dies führt zu einer nur sehr kurzen Länge der Straßengrenzschätzung, die in der Regel nicht gewünscht ist.
Ferner kann es zu einer größeren Latenz bei der Anpassung an veränderte Umgebungen kommen, indem es mehrere Zyklen benötigt, bis der Kalman-Filter eine Klothoide für die Straßengrenze berechnet hat. Dadurch kann es zu einer falschen Ausrichtung der Suchbereiche und somit einer Falschausrichtung der gesamten Klothoide kommen. Dadurch können Straßenbiegungen falsch abgeschätzt werden oder es können nicht vorhandene Straßenbiegungen als Straßenbiegungen ermittelt werden. Zudem können auch zu schmale Suchbereiche gebildet werden, sodass reale Ziele auf der Straßenseite fälschlicherweise als Ausreißer eingestuft werden. Dies führt zu einer ungenauen Abschätzung der Klothoide bzw. zu einer ungenauen Straßenbreitenschätzung. Im Rahmen von Straßenbauarbeiten bei denen Fahrspurseparatoren zum Einsatz kommen, kann es vorkommen, dass die Dichte der Zielreflexionen, die von Fahrspurseparatoren stammen, viel niedriger ist als die Dichte einer Leitplanke. Durch den Kalman-Filter kann dabei der falsche Eindruck entstehen, dass solche Ziele als Ausreißer einzustufen sind und somit nur gering gewichtet werden müssen, um den Straßengrenze zu bestimmen. Es kann sogar vorkommen, dass der Algorithmus die Leitplanke als Straßengrenze identifiziert anstatt als verengte Fahrbahnbreite durch Straßenarbeiten. Die Methode der Straßengrenzschätzung mittels Kalman-Filter besitzt somit ein gewisses Fehlerpotential, insbesondere in dynamischen Szenarien.
Druckschriftlicher Stand der Technik
Aus der US 6 751 547 B2 ist ein Verfahren zur genauen Schätzung der Geometrie des Vorwärtsweges eines Fahrzeugs bekannt, welches auf einem Zwei-Klothoiden-Straßenmodell basiert. Hierbei werden Straßendaten, die von einer Kamera oder einem Radarsystem bereitgestellt werden, gesammelt. Anhand der Straßendaten wird anschließend eine Messungstransferfunktion des Zwei-Klothoiden-Straßenmodells berechnet. Die Klothoidenkoeffizienten für den Nahbereich und den Fernbereich werden gleichzeitig geschätzt und der Vorwärtsweg des Fahrzeugs wird anhand der von dem Zwei-Klothoiden-Modell bereitgestellten Daten geschätzt.
Die US 6 718 259 B1 offenbart ein Verfahren zur Schätzung der Geometrie eines Vorwärtsweges eines Fahrzeugs unter Verwendung einer adaptiven Kalman-Filterbank und eines Zwei-Klothoiden-Straßenmodells. Hierbei werden mehrere Kalman-Filter verwendet, wobei Gewichtungsfaktoren für jeden Filter bereitgestellt werden, welche die Wahrscheinlichkeit angeben, ob die bevorstehende Straßengeometrie mit dem im Filter angenommenen Straßenmodell übereinstimmt. Nachdem den Filtern jeweils ein gewichteter Wert zugewiesen wurde, werden die Straßenmodelle mit gewichtetem Wert mittels eines Fusionselements fusioniert, sodass ein gewichtetes Straßenmodell ausgegeben werden kann.
Aus der DE 10 2015 013 084 A1 und aus der DE 10 2013 201 796 A1 sind jeweils Verfahren gemäß dem Oberbegriff des Anspruchs 1 bekannt.
Aufgabe der vorliegenden Erfindung
Die Aufgabe der vorliegenden Erfindung besteht darin, ausgehend vom Stand der Technik ein Verfahren zur Verfügung zu stellen, bei dem die Schätzung der Geometrie des Bewegungsweges in einfacher und kostengünstiger Weise verbessert wird.
Lösung der Aufgabe
Die vorstehende Aufgabe wird durch die gesamte Lehre des Anspruchs 1 sowie des nebengeordneten Anspruchs gelöst. Zweckmäßige Ausgestaltungen der Erfindung sind in den Unteransprüchen beansprucht.
Bei dem erfindungsgemäßen Verfahren zur Schätzung der Geometrie des Bewegungsweges eines Fortbewegungsmittels, insbesondere eines Fahrzeuges, werden Sensordaten mittels eines Sensors gesammelt, wobei die Schätzung der Geometrie des Bewegungsweges anhand der Sensordaten erfolgt. Dies erfolgt, indem insbesondere statische Ziele bzw. Objekte entlang des Bewegungsweges anhand der Sensordaten ermittelt und Ortspunkte für die jeweilige Position der Ziele und des Sensors festgelegt werden. Ferner wird ein Polygon anhand der Ortspunkte bestimmt, z. B. indem eine festlegbare Anzahl an Ortpunkten als Eckpunkte des Polygons dienen. Insbesondere kann das Polygon dabei Ortspunkte jeder Straßenseite umfassen. Anschließend wird das Polygon zur Schätzung der Geometrie des Bewegungsweges herangezogen, d. h. die inneren Straßengrenzpunkte können z. B. für beide Straßengrenzen bestimmt werden. Diese Bestimmung kann z. B. in Form eines Algorithmus implementiert werden, d. h. anhand der Erfindung kann die innere Straßengrenze der Straße basierend auf den Sensormessungen ermittelt bzw. berechnet werden. Daraus resultiert der Vorteil, dass der Algorithmus eine geringe Rechenkomplexität aufweist und leicht zu implementieren oder nachzurüsten ist. Ferner besteht bei dem Verfahren keine Abhängigkeit von der Seitenklassifizierung oder von der Berechnung früherer Radarzyklen. Somit kann das erfindungsgemäße Verfahren auch für die Klassifizierung bzw. Schätzung der Trajektorie bzw. Bewegungsweggeometrie in dynamischen Szenarien eingesetzt werden, wie z. B. bei Straßengrenzausbau oder -verengung, Straßenbauarbeiten, fehlende Leitplanken oder dergleichen.
Gemäß einer bevorzugten Ausgestaltung ist als Sensor ein Radarsensor vorgesehen. Jedoch können auch andere aus dem Stand der Technik bekannte Sensoren vorgesehen sein, wie z. B. Kamera- oder Lidarsensoren.
Erfindungsgemäß werden mehrere Polygone, insbesondere fortlaufend, bestimmt, sodass ein ganzes Polygonnetz bestimmt wird. Dieses Polygonnetz kann dann zur Schätzung der Geometrie des Bewegungsweges herangezogen werden. Die Schätzung der Geometrie kann dadurch noch sicherer gestaltet werden, sodass das Verfahren auch in hochdynamischen Fahrszenarien verlässlich einsetzbar ist. Als besonders vorteilhaft hat es sich erwiesen, wenn es sich bei dem Polygon um ein Dreieck handelt, da dieses äußert einfach mit wenig Rechenaufwand berechnet werden kann. In gleicher vorteilhafter Weise kann ein gesamtes Polygonnetz anhand von Dreiecksbildungen erstellt werden. In einfacher Weise kann dies anhand einer Delaunay-Triangulierung bzw. Delaunay-Dreiecksbildung erfolgen.
Vorzugsweise werden Ortspunkte nur für statische Ziele festgelegt, da in der Regel nur statische Ziele eine Straßengrenze markieren. Bewegliche bzw. mobile Ziele oder Objekte eignen sich hingegen nicht zur Bestimmung der Straßengrenze. Folglich werden für diese Ziele keine Ortspunkte festgelegt, um z. B. die Rechenkapazität zu schonen. Die Fehleranfälligkeit wird dadurch noch weiter verringert.
Zweckmäßigerweise ist zwischen zwei Ortspunkten jeweils ein Segment angeordnet, welches somit Teil des Polygons bzw. des (Delaunay-) Dreiecks ist.
Besonders vorteilhaft ist es, wenn die Ortspunkte und/oder Segmente als zur Straße bzw. zum Straßenbelag oder zur Straßengrenze zugehörig klassifiziert werden. Die Klassifikation kann anschließend in praktischer Weise zur Schätzung der Geometrie des Bewegungsweges herangezogen werden.
Vorzugsweise ist eine Testlinie vorgesehen, welche durch die Mitte oder zumindest den mittleren Bereich eines dem Straßenbelag zugeordneten Segments verläuft und deren Neigung anhand der Neigung eines der Straßengrenze zugeordneten Segments festgelegt wird. Die Testlinie kann dabei für das jeweilige Segment (neu) berechnet und eingefügt werden.
Gemäß einer besonderen Ausgestaltung der Erfindung können mindestens zwei Testlinien vorgesehen sein, wobei jede der Testlinien jeweils einer der Straßengrenzen zugeordnet wird, d. h. in der Nähe bzw. benachbart zu dieser Straßenseite angeordnet wird. Beispielsweise kann die Testlinie das Segment jeweils vom Ortspunkt aus im ersten Drittel, bevorzugt im ersten Viertel und besonders bevorzugt im ersten Fünftel des Segments schneiden.
Ferner können durch die beiden Testlinien die jeweils innersten Straßengrenzpunkte der beiden Straßengrenzen ermittelt werden. Die Straßengrenzpunkte werden anschließend miteinander verglichen, wobei durch den Vergleich der Straßengrenzpunkte auf voneinander abweichende Straßenverläufe geschlossen werden kann, indem ein festlegbarer Wert für die Abweichung über- oder unterschritten wird. Durch ein Abweichen der Straßengrenzpunkte kann somit in einfacher Weise auf voneinander abweichende Straßenverläufe geschlossen werden kann. Dadurch können Kreuzungen oder Straßengabelungen, wie sie z. B. bei Autobahnausfahrten oder Baustellen vorkommen, detektiert werden. Ferner kann die Schätzung der Geometrie des Bewegungsweges weiter verbessert werden. Zudem wird durch diese Ausgestaltung eine zusätzliche Funktion zum Erkennen von Straßenbahnverläufen implementiert.
Ferner umfasst die vorliegende Erfindung ein System zur Schätzung der Geometrie des Bewegungsweges eines Fortbewegungsmittels. Das System weist hierzu einen Sensor zum Erzeugen von Sensordaten auf, wobei anhand der Sensordaten die Schätzung der Geometrie des Bewegungsweges erfolgt und statische Ziele entlang des Bewegungsweges ermittelbar sind. Das System ist ferner dazu hergerichtet, die Schätzung der Geometrie des Bewegungsweges anhand des erfindungsgemäßen Verfahrens durchzuführen, wobei Ortspunkte für die jeweilige Position der Ziele und des Sensors festgelegt werden, ein Polygon anhand der Ortspunkte bestimmt wird und das Polygon zur Schätzung der Geometrie des Bewegungsweges verwendet wird.
Zusammenfassend kann durch die vorliegende Erfindung neben der Allokation die Unsicherheit im Zusammenhang mit Überlappung von Suchbereichen verringert werden. Ferner kann das Filtern nützlicher Detektionen für die Straßengrenzschätzung durch zu schmale Suchbereiche verbessert werden. Zudem lässt sich die Latenz bei der Anpassung an veränderte Umgebungen und die Straßengrenzbestimmung bei Verengungen durch Straßenarbeiten verbessern.
Figurenliste
Im Folgenden wird die Erfindung anhand von zweckmäßigen Ausführungsbeispielen näher erläutert. Es zeigen:

1 eine vereinfachte schematische Darstellung eines Verfahrens zur Schätzung der Geometrie eines Vorwärtsweges eines Fortbewegungsmittels gemäß dem Stand der Technik,
2 eine vereinfachte schematische Darstellung eines Ausführungsbeispiels des erfindungsgemäßen Verfahrens;
3 eine vereinfachte schematische Darstellung eines weiteren Ausführungsbeispiels des erfindungsgemäßen Verfahrens;
4 eine vereinfachte schematische Darstellung einer Ausgestaltung eines Ablaufplanes des erfindungsgemäßen Verfahrens;
5 eine vereinfachte schematische Darstellung eines Verfahrensschritts des Ausführungsbeispiels aus 4;
6 eine vereinfachte schematische Darstellung eines weiteren Verfahrensschritts des Ausführungsbeispiels aus 4;
7 eine vereinfachte schematische Darstellung eines weiteren Verfahrensschritts des Ausführungsbeispiels aus 4, sowie
8 eine vereinfachte schematische Darstellung eines weiteren Verfahrensschritts des Ausführungsbeispiels aus 4.

In 1 ist eine Schätzung der Geometrie eines Bewegungsweges eines Fahrzeugs unter Verwendung einer adaptiven Kalman-Filterbank und eines Klothoiden-Straßenmodells gemäß dem Stand der Technik dargestellt. Der jeweilige Verlauf der Klothoide K wird anhand von Zielen bzw. Objekten O geschätzt. Die Schätzung der Straßengrenze erfolgt dabei anhand eines Kalman-Filters. Der Kalman-Filter zeichnet dabei für jeden Zyklus die Koeffizienten der Klothoide K für die linke Straßenseite Kl und rechte Straßenseite Kr auf. Diese Methode der Straßengrenzschätzung mittels Kalman-Filter weist jedoch, wie eingangs beschrieben, ein großes Fehlerpotential gerade in dynamischen Szenarien auf.
Bei dem erfindungsgemäßen Verfahren wird die Geometrie des Bewegungsweges geschätzt, indem die innere Straßengrenze auf der Basis von Sensormessungen bestimmt bzw. berechnet wird. Im Folgenden werden Ausführungsbeispiele beschrieben, bei denen als Sensor ein Radarsensor verwendet wird. Ausdrücklich umfasst sind jedoch auch andere aus dem Stand der Technik bekannte Sensoren, wie z. B. Lidar- oder Kamerasensoren. Wie in 2 gezeigt, liefert der Radarsensor in jedem Scanzyklus eine Liste von Objekten bzw. Zielen mit der entsprechenden relativen Position der jeweiligen Ziele und deren Geschwindigkeit im Verhältnis zum Ego-Fahrzeug, welches den Radarsensor umfasst und dem Ortspunkt 0 (x = 0; y = 0) entspricht. Basierend auf der relativen Geschwindigkeit zum Ego-Fahrzeug werden die Objekte dann als statische oder mobile Ziele eingestuft. Für die Abschätzung der Straßengrenze werden vorliegend jedoch nur die statischen Ziele verwendet, denen jeweils ein Ortspunkt zugeordnet werden kann.
Die Abschätzung erfolgt, indem eine Delaunay-Triangulation (Delaunay-Dreiecksbildung oder Delaunay-Triangulierung) auf der Grundlage der Position der statischen Ziele bzw. deren Ortspunkte und der des Ego-Fahrzeugs berechnet bzw. eingefügt wird. Anschließend werden die ersten linken und rechten Punkte im Triangulations-Diagramm ermittelt bzw. gesucht.
Wie in 2 dargestellt, erfolgt die Suche indem zunächst der erste linke Punkt (Ortspunkt 2) und der erste rechte Punkt (Ortspunkt 54) miteinander verbunden werden und somit ein Segment (2, 54) bilden. Danach werden der erste linke und der erste rechte Punkt direkt mit dem Ortspunkt 0 bzw. der Position des Ego-Fahrzeugs verbunden, wobei der erste linke Punkt (Ortspunkt 2) eine negative y-Koordinate und der erste rechte Punkt (Ortspunkt 54) eine positive y-Koordinate hat. Folglich ist das erste Dreieck durch die Ortspunkte 0, 2 und 54 begrenzt und für die weitere Suche in der Delaunay-Triangulation gesetzt.
Zweckmäßigerweise kann anschließend mit dem nächsten Dreieck fortgefahren werden, das an den ersten linken und rechten Punkten angesetzt wird. Im Ausführungsbeispiel gemäß 2 ist es somit das Dreieck zwischen den Ortspunkten 2, 4 und 54. Anschließend müssen die Ortspunkte 2, 4 und 54 des neuen Dreiecks bzw. die Segmente (2, 4) und (4, 54), klassifiziert werden, ob sie zum Straßenrand bzw. zur Straßengrenze oder zum Straßenbelag gehören. Zu diesem Zweck wird eine Testlinie T eingefügt, die sich mit den Segmenten des neuen Dreiecks (2, 4, 54) kreuzen kann. Wenn sich die Testlinie T mit Segment kreuzt, z. B. Segment (4, 54), dann wird das Segment als dem Straßenbelag zugehörig klassifiziert. In gleicher Weise wird ein Segment, dass die Testlinie T nicht kreuzt als zur Straßengrenze zugehörig klassifiziert, wie z. B. das andere Segment (2, 4).
Der Algorithmus wiederholt sich für jedes neu bestimmte Segment solange, bis eines als zum Straßenbelag zugehörig erkannt wird. Demzufolge wird solange nach dem nächsten angrenzenden Dreieck auf dem Segment (4, 54) gesucht, bis entschieden ist, ob die Segmente (4,7) oder (7, 54) zur Straßengrenze oder zur Straßenbelag gehören.
Die Testlinie T führt dabei durch die Mitte des Segments der Straßenoberfläche, die im vorherigen Algorithmus-Schritt bestimmt wurde. Die Neigung der Testlinie T basiert dabei auf der Neigung der Straßengrenzsegmente, d. h. die Testlinie T weist die gleiche Neigung auf, wie die Straßengrenzsegmente. Ferner kann die Neigung durch einen Tiefpassfilter geglättet werden (basierend auf exponentieller Glättung), dessen Eingangswert die Neigung der entdeckten Straßengrenze ist. Der Algorithmus wird dabei beendet, sobald kein weiteres Dreieck bzw. Segment gefunden wurde, das einen gemeinsamen Eckpunkt auf der Straßenoberfläche hat.
Zweckmäßigerweise kann der Algorithmus auch, gemäß 3, zur Erkennung von Kreuzungen oder Straßengabelungen, wie z. B. bei Autobahnausfahrten oder Baustellen, eingesetzt werden. Beispielsweise dadurch, dass zwei Testlinien T verwendet werden. Dabei kann jede der Testlinien T jeweils in der Nähe einer der Straßengrenzen verlaufen, wobei dann die gleichen inneren Straßengrenzpunkte gewonnen werden. Sollten unterschiedliche oder zumindest stärker abweichende Straßengrenzpunkte gewonnen werden, wird dies als Indikator verwendet, dass die Straßengrenzen bzw. Straßenverläufe voneinander abweichenden, sodass auf eine Straßengabel oder Kreuzung rückgeschlossen werden kann.
Im Folgenden wird anhand eines Ausführungsbeispiels gemäß dem Ablaufplan in 4 sowie der Diagramme in den 5-8 ein Algorithmus für eine tatsächliche Radarmessung auf der Autobahn dargestellt.
Zunächst wird gemäß 5, sozusagen als Initialisierungsschritt, die Neigung der Testlinie T zur Senkrechten eingestellt und der Delaunay-Graph berechnet. Im Folgenden ersten Schritt, gemäß 5, werden die Objekte 2 und 54 als linker und rechter Ortspunkt eingestuft, wobei das Segment zwischen den Ortspunkten 2 und 54 als Öffnungstor zur Straße festgelegt wird. Folglich ist das erste Delaunay-Dreieck (Ortspunkte 0, 2 und 54) gesetzt. Im Anschluss daran wird untersucht, ob das Dreieck mit den Ortspunkten 2, 4 und 54 als nächstes angrenzendes Dreieck an das Segment (2, 54) anzulegen ist. Dieses Segment kann dann in einer externen Liste hinterlegt bzw. abgespeichert werden.
Im zweiten Schritt, gemäß 6, wird die Testlinie T gesetzt, welche die Neigung des Segments (2,4) bzw. den gleichen Winkel aufweist und durch die Mitte des Segments (4, 54) verläuft. Wenn sich nun das Segment (z. B. das Segment zwischen den Ortspunkten 2 und 4) nicht mit der Testlinie T kreuzt, wird dieses Segment (2, 4) als zugehörig zur Straßengrenze klassifiziert und der Ortspunkt 4 wird aufgrund der direkten Nachbarschaft zu Ortspunkt 2 als linker Ortspunkt klassifiziert. Wenn sich das Segment (z. B. das Segment zwischen den Ortspunkten 4 und 54) jedoch mit der Testlinie T kreuzt wird es als zugehörig zum Straßenbelag klassifiziert. Anschließend wird dann untersucht, ob das Dreieck mit den Ortspunkten 4, 7 und 54 als nächstes angrenzendes Dreieck an das Segment (4, 54) anzulegen ist. Im Anschluss daran kann das Segment (4, 54) aus dem Diagramm entfernt werden.
Im dritten Schritt werden die Punkte des zweiten Schritts wiederholt, mit dem Ergebnis, dass das Segment (4, 7) als linke Straßenseite klassifiziert wird und das Segment (7, 54) anschließend aus der Grafik entfernt wird. Danach wird das Dreieck (7, 10, 54) angelegt. Das Verfahren wird dann beendet, wie beispielsweise in 7 gezeigt, wenn ein Segment (53, 69) keine anderen tragenden Dreiecke mehr aufweist. Dadurch wird die Suche beendet und das entsprechende Segment (53, 69) wird aus dem Diagramm entfernt. Als Ergebnis liefert der Algorithmus die inneren Straßengrenzpunkte bzw. die Begrenzungen der Straße für die linke und rechte Straßenseite, wie in 8 gezeigt, wobei die Delaunay-Grafik in zwei Sub-Graphen getrennt ist. Ferner enthält jeder der Sub-Graphen alle Ortspunkte einer Straßenseite bzw. Straßengrenze.

Claims

Verfahren zur Schätzung der Geometrie eines Bewegungsweges eines Fortbewegungsmittels, bei dem Sensordaten mittels eines Sensors gesammelt werden und die Schätzung der Geometrie des Bewegungsweges anhand der Sensordaten erfolgt, wobei Ziele entlang des Bewegungsweges anhand der Sensordaten ermittelt werden, Ortspunkte für die jeweilige Position der Ziele und des Sensors festgelegt werden, ein Polygon anhand der Ortspunkte bestimmt wird und das Polygon zur Schätzung der Geometrie des Bewegungsweges herangezogen wird, dadurch gekennzeichnet, dass mehrere Polygone bestimmt werden, sodass ein Polygonnetz bestimmt wird, welches zur Schätzung der Geometrie des Bewegungsweges herangezogen wird.
Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass als Sensor ein Kamera-, Radar- oder Lidarsensor vorgesehen ist.
Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass die Polygone fortlaufend bestimmt werden.
Verfahren nach mindestens einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass es sich bei dem Polygon um ein Dreieck handelt und/oder das Polygonnetz anhand einer Delaunay-Triangulierung bestimmt wird.
Verfahren nach mindestens einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass Ortspunkte nur für statische Ziele festgelegt werden.
Verfahren nach mindestens einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass zwischen zwei Ortspunkten jeweils ein Segment angeordnet ist.
Verfahren nach mindestens einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Ortspunkte und/oder Segmente als zum Straßenbelag oder zur Straßengrenze zugehörig klassifiziert werden und die Klassifikation zur Schätzung der Geometrie des Bewegungsweges herangezogen wird.
Verfahren nach mindestens einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass eine Testlinie (L) vorgesehen ist, welche durch die Mitte des Segments des Straßenbelages verläuft und deren Neigung anhand der Neigung des Segments der Straßengrenze festgelegt wird.
Verfahren nach mindestens einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass mindestens zwei Testlinien (T1, T2) vorgesehen sind, wobei jede der Testlinien (T1, T2) jeweils einer der Straßengrenzen zugeordnet wird.
Verfahren nach Anspruch 9, dadurch gekennzeichnet, dass anhand der Zuordnung der Testlinien (T1, T2) für die jeweilige Straßengrenze Straßengrenzpunkte gewonnenen werden, wobei die Straßengrenzpunkte miteinander verglichen werden und durch den Vergleich der Straßengrenzpunkte auf voneinander abweichende Straßenverläufe geschlossen wird, indem ein festlegbarer Wert für die Abweichung über- oder unterschritten wird.
System zur Schätzung der Geometrie eines Bewegungsweges eines Fortbewegungsmittels, mit einem Sensor zur Erzeugung von Sensordaten, wobei anhand der Sensordaten des Sensors die Schätzung der Geometrie des Bewegungsweges erfolgt, indem das System dazu hergerichtet ist, die Schätzung der Geometrie des Bewegungsweges mittels eines Verfahrens nach mindestens einem der vorhergehenden Ansprüche durchzuführen.