DE102016118497A1

DE102016118497A1 - Determining a virtual lane for a road traveled by a motor vehicle

Info

Publication number: DE102016118497A1
Application number: DE102016118497.7A
Authority: DE
Inventors: Emilie WIRBEL; Charles-Henri Quivy
Original assignee: Valeo Schalter und Sensoren GmbH
Current assignee: Valeo Schalter und Sensoren GmbH
Priority date: 2016-09-29
Filing date: 2016-09-29
Publication date: 2018-03-29

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Ermitteln einer virtuellen Fahrspur (9a, 9b, 9c) für eine von einem Kraftfahrzeug (1) befahrene Straße (6) durch eine Fahrspurermittlungsvorrichtung (2) des Kraftfahrzeugs (1), mit einem a) Erfassen (20) zumindest eines sich auf der Straße (6) bewegenden Objekts (5a–5e) durch eine Erfassungseinrichtung (3) der Fahrspurermittlungsvorrichtung (2), einem b) Ermitteln (21) einer Trajektorie (8a–8e) des erfassten Objekts (5a–5e) durch eine Recheneinrichtung (7) der Fahrspurermittlungsvorrichtung (2), einem c) Auswerten (26) der erfassten Trajektorie (8a–8e) durch die Recheneinrichtung (7) und einem d) Bestimmen (32) der zumindest einen virtuellen Fahrspur (9a, 9b, 9c) für die Straße (6) anhand des Verlaufs der ausgewerteten Trajektorie (8a–8e) durch die Recheneinrichtung (7), um eine Fahrspurermittlung zu verbessern. Die Erfindung betrifft auch eine entsprechende Fahrspurermittlungsvorrichtung (2) für das Kraftfahrzeug (1).The invention relates to a method for determining a virtual lane (9a, 9b, 9c) for a road (6) traveled by a motor vehicle (1) by a lane detection device (2) of the motor vehicle (1), comprising a) detecting (20) at least one object (5a-5e) moving on the road (6) is detected by a detection device (3) of the lane detection device (2), b) determining (21) a trajectory (8a-8e) of the detected object (5a-5e) by a computing device (7) of the lane-determining device (2), c) evaluating (26) the detected trajectory (8a-8e) by the computing device (7) and d) determining (32) the at least one virtual lane (9a, 9b , 9c) for the road (6) based on the course of the evaluated trajectory (8a-8e) by the computing device (7) in order to improve a lane detection. The invention also relates to a corresponding lane detection device (2) for the motor vehicle (1).

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Ermitteln einer virtuellen Fahrspur für eine von einem Kraftfahrzeug befahrene Straße durch eine Fahrspurermittlungsvorrichtung des Kraftfahrzeugs. Die Erfindung betrifft auch eine Fahrspurermittlungsvorrichtung für ein Kraftfahrzeug, zum Ermitteln einer virtuellen Fahrspur einer von dem Kraftfahrzeug befahrenen Straße, mit einer Erfassungseinrichtung zum Erfassen zumindest eines sich auf der Straße bewegenden Objekts. The invention relates to a method for determining a virtual lane for a road traveled by a motor vehicle by a lane detection device of the motor vehicle. The invention also relates to a lane detection device for a motor vehicle, for determining a virtual lane of a road traveled by the motor vehicle, with a detection device for detecting at least one object moving on the road.

Im Bereich von Kraftfahrzeugen, welche einen Fahrer des Kraftfahrzeugs mit jedweder Form einer Spurhalteassistenzfunktion unterstützen, ist es entscheidend, dass der Spurhalteassistenzfunktion eine stabile und genaue Abschätzung eines künftigen Fahrweges, auf welchem sich das Kraftfahrzeug bewegen soll, bereitgestellt wird. Dies gilt für einfache Spurhalteassistenzfunktionen, die bei einem Verlassen einer Fahrspur einer von dem Kraftfahrzeug befahrenen Straße eine Warnung ausgeben, wie für komplexe Spurhalteassistenzfunktionen, die das Kraftfahrzeug selbstständig oder autonom in einer Kraftfahrzeug-Querrichtung steuern. Typischerweise ist der künftige Fahrweg durch Linien einer Fahrspurmarkierung vorgegeben: Das Kraftfahrzeug soll zwischen den Linien fahren und entsprechend dem durch die Linien vorgegebenen Verlauf der Straße folgen. Die etablierten Methoden oder Algorithmen zur Fahrspurermittlung stellen den entsprechenden Spurhalteassistenzfunktionen eine Information über eine zu folgende Fahrspur und damit einen künftigen Fahrweg basierend auf der Detektion der Fahrspurmarkierung und einer entsprechenden Abschätzung des Verlaufs der Fahrspur zur Verfügung. In the field of motor vehicles which assist a driver of the motor vehicle with any form of lane keeping assistance function, it is crucial that the lane keeping assistance function be provided with a stable and accurate estimate of a future driving path on which the motor vehicle is to move. This is true for simple lane departure warning functions that issue a warning on leaving a lane of a road traveled by the motor vehicle, such as complex lane departure warning functions that autonomously or autonomously control the motor vehicle in a vehicle transverse direction. Typically, the future route is determined by lines of a lane marking: The motor vehicle should drive between the lines and follow the course of the road as dictated by the lines. The established lane-locating methods or algorithms provide the lane-assist assistance functions with information about a lane to be followed, and thus a future lane, based on the detection of lane marking and a corresponding estimate of the lane's course.

Allerdings gibt es eine Reihe von Situationen, in welchen es nicht sinnvoll ist, den künftigen Fahrweg basierend auf der Erkennung von Straßenmarkierungen oder Fahrspurmarkierungen vorzugeben oder abzuschätzen. Dies ist beispielweise in einem Stau der Fall. Dort sind die Fahrspurmarkierungen oft von Fahrzeugen in der Umgebung des Kraftfahrzeugs verdeckt, die entweder dem Kraftfahrzeug sehr nah sind oder beispielsweise gerade eine Fahrspur wechseln. Auch an Baustellen oder anderen von der Normalsituation abweichenden Situation, in denen nicht den durch die Fahrspurmarkierungen vorgegebenen Fahrspuren gefolgt werden sollte, etwa einem Pannenfahrzeug am Straßenrand, von dem es einen Sicherheitsabstand einzuhalten gilt, ist das Vorgeben eines Fahrweges für das Kraftfahrzeug anhand einer Fahrspurermittlung, welche auf der Erkennung von Fahrspurmarkierungen basiert, problematisch. Dies gilt auch im Fall von verwitterten oder verschmutzten Fahrspurmarkierungen, die oft selbst für Menschen schwer zu erkennen sind. Auch bei ungünstigen Wetterbedingungen wie bei Regen oder Schnee oder Nebel kann die Fahrspurmarkierung schwer zu detektieren sein. Selbstverständlich gibt es auch Straßen oder Straßenabschnitte, beispielsweise Kreuzungen, ohne Fahrspurmarkierungen. However, there are a number of situations in which it does not make sense to specify or estimate the future route based on the recognition of road markings or lane markings. This is the case for example in a traffic jam. There, the lane markings are often covered by vehicles in the vicinity of the motor vehicle, which are either very close to the motor vehicle or, for example, just change a lane. Also on construction sites or other deviating from the normal situation situation in which should not be followed by the lane markings predetermined lanes, such as a breakdown vehicle on the roadside, from which it must be observed a safety distance, is the specification of a route for the motor vehicle based on a lane detection, which is based on the detection of lane markings, problematic. This also applies in the case of weathered or dirty lane markings, which are often difficult to recognize even for people. Even in adverse weather conditions such as rain or snow or fog, the lane marking can be difficult to detect. Of course, there are also roads or road sections, such as intersections, without lane markings.

In all den genannten Situationen ist es nötig, übergangsweise einen sicheren Fahrweg, eine virtuelle Fahrspur zu ermitteln, bis entweder wieder eine Normalsituation mit erkennbarer Fahrspurmarkierung eintritt oder der Fahrer die Kontrolle über das Kraftfahrzeug übernimmt. Bekannte Methoden zur Fahrspurermittlung beenden in derartigen Situationen eine Spurhalteassistenzfunktion schätzen einen Fahrweg basierend auf den letzten noch erkannten Fahrspurmarkierungen ab (dead reckoning estimation) oder folgen einfach einem vorherfahrenden Fahrzeug (platooning) oder schalten auf eine alternative Ermittlung des Fahrwegs um, bei welcher der freie, also befahrbare Platz in der Umgebung des Kraftfahrzeugs detektiert wird. In all the situations mentioned above, it is necessary to determine, for a transitional period, a safe route, a virtual lane, until either a normal situation with recognizable lane marking occurs again or the driver takes control of the motor vehicle. Known Land Lane Detection Methods In such situations, a lane departure warning function estimates a route based on the last still recognized lane markings (dead reckoning estimation), or simply follows a preceding vehicle (platooning), or switches to an alternative determination of the lane where the free, So drivable space is detected in the vicinity of the motor vehicle.

In diesem Zusammenhang ist beispielsweise aus der DE 10 2014 004 418 A1 ein Verfahren zum Ermitteln einer Fahrbahn bekannt, bei welchem Objekte ermittelt und klassifiziert werden, und anhand von an die Fahrbahn angrenzenden stationären Objekten ein vorausliegender Pfad der Fahrbahn sowie die eigene Fahrspur auf der Fahrbahn ermittelt wird. In this context, for example, from the DE 10 2014 004 418 A1 a method for determining a roadway is known, in which objects are determined and classified, and based on adjacent to the roadway stationary objects, a leading path of the road and the own lane on the roadway is determined.

Aus der DE 10 2010 010 489 A1 ist ein Spurhaltesystem für ein Kraftfahrzeug bekannt, bei welcher Fahrbahnrand- und Fahrspurmarkierungen sowie Fahrbahnränder, Objekte und Fahrzeuge auf den Nachbarspuren der befahrenen Fahrspur erfasst werden. Bei einem Unterschreiten eines Eingriffsabstandes durch den seitlichen Abstand des Kraftfahrzeugs zu einem Fahrzeug auf der Nachbarspur oder einem anderen Objekt wird dabei das Lenksystem mit einem Lenkmoment beaufschlagt, dessen Stärke von der Größe des seitlichen Abstands abhängt. From the DE 10 2010 010 489 A1 a lane keeping system for a motor vehicle is known in which lane edge and lane markings and road edges, objects and vehicles are detected on the neighboring lanes of the busy lane. When the intervention distance from the side clearance of the motor vehicle falls below a vehicle on the adjacent lane or another object, the steering system is subjected to a steering torque whose magnitude depends on the size of the lateral distance.

Es ist die Aufgabe der vorliegenden Erfindung, eine Fahrspurermittlung zu verbessern und insbesondere die beschriebenen Probleme bei dem Abschätzen eines künftigen Fahrweges für ein Kraftfahrzeug zu vermeiden. It is the object of the present invention to improve lane detection and in particular to avoid the problems described in estimating a future travel path for a motor vehicle.

Diese Aufgabe wird durch die Gegenstände der unabhängigen Patentansprüche gelöst. Vorteilhafte Ausführungsformen ergeben sich aus den abhängigen Patentansprüchen, der Beschreibung und den Figuren. This object is solved by the subject matters of the independent claims. Advantageous embodiments will become apparent from the dependent claims, the description and the figures.

Das im Folgenden beschriebene Verfahren zum Ermitteln einer virtuellen Fahrspur legt für Steuerung des Kraftfahrzeug in einer Kraftfahrzeug-Querrichtung basierend auf den Trajektorien von Objekten, welche das Kraftfahrzeug umgeben, eine virtuelle Fahrspur fest. Die virtuelle Fahrspur kann dabei mit einer durch die Fahrspurmarkierungen vorgegebenen realen Fahrspur übereinstimmen, muss dies aber nicht. Dadurch, dass die virtuelle Fahrspur anhand der das Kraftfahrzeug umgebenden Objekte ermittelt oder bestimmt wird, entspricht die virtuelle Fahrspur einer von den anderen Verkehrsteilnehmern genutzten effektiven Fahrspur. Durch das Ermitteln der virtuellen Fahrspur der von dem Kraftfahrzeug befahrenen Straße wird der künftige Fahrweg auf der Straße festgelegt, welchem das Kraftfahrzeug mit der größten Wahrscheinlichkeit befahren sollte, um die Straße sicher zu befahren. The method for determining a virtual lane described below determines a virtual lane for controlling the motor vehicle in a vehicle transverse direction based on the trajectories of objects that surround the motor vehicle. The virtual lane can with a through the lane markings However, this does not have to be the case. By virtue of the fact that the virtual lane is determined or determined on the basis of the objects surrounding the motor vehicle, the virtual lane corresponds to an effective lane used by the other road users. By determining the virtual lane of the road traveled by the motor vehicle, the future roadway on the road is set, which should drive the motor vehicle with the greatest probability to safely travel the road.

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Ermitteln einer virtuellen Fahrspur einer Straße durch eine Fahrspurermittlungsvorrichtung, welche beispielsweise Teil eines Fahrerassistenzsystems ist, eines die Straße befahrenden Kraftfahrzeugs. Das Kraftfahrzeug kann bei dem Befahren auch in einem Fahrmodus auf der Straße stehen, beispielsweise in einem Stau. Insbesondere kann es sich bei dem Kraftfahrzeug um ein zumindest teilautonom fahrendes, also ein teilautonom fahrendes oder ein autonom fahrendes Kraftfahrzeug handeln. The invention relates to a method for determining a virtual lane of a road by a lane detection device which is part of a driver assistance system, for example, of a motor vehicle driving on the road. The motor vehicle can also be in a driving mode on the road when driving, for example in a traffic jam. In particular, the motor vehicle may be an at least partially autonomously driving vehicle, that is, a partially autonomous driving vehicle or an autonomously driving motor vehicle.

Ein erster Schritt ist dabei ein Erfassen zumindest eines sich auf der Straße bewegenden Objektes durch eine Erfassungseinrichtung der Fahrspurermittlungsvorrichtung. Die Erfassungseinrichtung kann dabei beispielsweise einen Laserscanner und/oder eine Kamera und/oder einen Radarsensor und/oder einen Ultraschallsensor und/oder weitere Abstands- und/oder Positionserkennungssensoren umfassen. Für das Erfassen können auch Daten unterschiedlicher Modalitäten und/oder Sensoren kombiniert und fusioniert werden. Das sich bewegende Objekt kann insbesondere ein Fahrzeug umfassen oder sein. Es kann aber auch eine Fläche und/oder eine Kante und/oder einen Punkt und/oder ein anderes Segment eines Objektes umfassen oder sein, welches in der Umgebung des Kraftfahrzeugs durch die Erfassungseinrichtung erfasst wird. Ein weiterer Schritt ist ein Ermitteln einer jeweiligen Trajektorie des zumindest einen erfassten Objektes durch eine Recheneinrichtung der Fahrspurermittlungsvorrichtung. Die Trajektorie des Objekts kann dabei auch direkt aus Rohdaten der Erfassungseinrichtung ermittelt werden. In diesem Falle ist vorteilhafterweise ein Erkennen und/oder Klassifizieren des Objektes als solches nicht erforderlich. Es folgt als weiterer Schritt ein Auswerten der zumindest einen ermittelten Trajektorie durch die Recheneinrichtung. Schließlich erfolgt ein Bestimmen oder Festlegen der zumindest einen virtuellen Fahrspur der Straße, bevorzugt von zwei oder drei virtuellen Fahrspuren der Straße, anhand des Verlaufs der zumindest einen ausgewerteten Trajektorie durch die Recheneinrichtung. Das Bestimmen der zumindest einen virtuellen Fahrspur kann dabei ein Bestimmen eines Verlaufs und/oder einer Breite der virtuellen Fahrspur umfassen. Es können auch mehrere virtuelle Fahrspuren bestimmt werden. Insbesondere kann es sich bei der virtuellen Fahrspur der Straße um die von dem Kraftfahrzeug befahrene Fahrspur handeln oder eine zu dieser Fahrspur benachbarte Fahrspur. A first step is thereby detecting at least one object moving on the road by a detection device of the lane detection device. The detection device may include, for example, a laser scanner and / or a camera and / or a radar sensor and / or an ultrasonic sensor and / or further distance and / or position detection sensors. For capturing, data of different modalities and / or sensors can also be combined and fused. The moving object may in particular include or be a vehicle. However, it may also include or be an area and / or an edge and / or a point and / or another segment of an object which is detected in the surroundings of the motor vehicle by the detection device. A further step is determining a respective trajectory of the at least one detected object by a computing device of the traffic lane detection device. The trajectory of the object can also be determined directly from raw data of the detection device. In this case, it is advantageously not necessary to recognize and / or classify the object as such. It follows as a further step, an evaluation of the at least one determined trajectory by the computing device. Finally, determining or determining the at least one virtual lane of the road, preferably of two or three virtual lanes of the road, based on the course of the at least one evaluated trajectory by the computing device. The determination of the at least one virtual lane may include determining a course and / or a width of the virtual lane. It can also be determined several virtual lanes. In particular, the virtual lane of the road may be the lane traveled by the motor vehicle or a lane adjacent to this lane.

Das vorgeschlagene Verfahren basiert somit auf der Trajektorie des das Kraftfahrzeug umgebenden Objektes, insbesondere des sich in der Umgebung des Kraftfahrzeugs bewegenden anderen Fahrzeugs. Es beruht dabei auf der Annahme, dass das andere Objekt oder die anderen Objekte zumindest mehrheitlich einem konsistenten Weg folgen. Dadurch können die eigene, augenblicklich befahrene virtuelle Fahrspur des Kraftfahrzeugs und/oder die zu der eigenen Fahrspur benachbarten virtuellen Fahrspuren, welche der Trajektorie oder den Trajektorien entsprechen, berechnet werden. Dies erfolgt unter der Annahme, dass sich das Objekt einem bekannten und in der Recheneinrichtung hinterlegten Verhaltensmodell entsprechend verhält. Dabei kann ein Objekt, das sich nicht entsprechend diesem Verhaltensmodell verhält, herausgefiltert werden, wie weiter unten noch beschrieben wird. The proposed method is thus based on the trajectory of the object surrounding the motor vehicle, in particular of the other vehicle moving in the vicinity of the motor vehicle. It is based on the assumption that the other object or objects at least mostly follow a consistent path. As a result, the driver's own currently traveled virtual lane of the motor vehicle and / or the virtual lanes adjacent to the driver's lane, which correspond to the trajectory or the trajectories, can be calculated. This is done on the assumption that the object behaves correspondingly to a known behavioral model stored in the computing device. An object that does not behave in accordance with this behavioral model can be filtered out, as will be described below.

Das hat den Vorteil, dass eine Fahrspur ermittelt wird, ohne dass dabei auf Fahrbahnmarkierungen zurückgegriffen werden muss. Zugleich wird eine Fahrspur und damit ein Fahrweg für das Kraftfahrzeug vorgegeben, welcher mit den jeweiligen Fahrwegen des zumindest einen Objekts in der Umgebung des Kraftfahrzeugs konsistent ist. Dadurch funktioniert das Verfahren auch, wenn keinerlei Straßenmarkierungen vorhanden sind, solange sich zumindest ein Fahrzeug in der Umgebung des Kraftfahrzeugs befindet. Im Gegensatz zu den bekannten Nachfahr-Algorithmen (Platooning) ist es auch nicht erforderlich, dass ständig ein Fahrzeug direkt vor dem eigenen Kraftfahrzeug fährt. Dabei können durch die vorgeschlagene Architektur auch eine große Vielzahl von verschiedenen Objekten berücksichtigt werden, welche beispielsweise auch identifiziert und/oder klassifiziert werden können. Den Objekten können insbesondere unterschiedliche Bedeutungen zugeordnet werden, je nachdem, um was für ein Objekt es sich handelt, beispielsweise ein Fahrzeug oder eine Infrastrukturelement oder weitere Objekte, und je nachdem, welche Position das Objekt relativ zum eigenen Kraftfahrzeug hat, beispielsweise vor oder hinter oder seitlich des Kraftfahrzeugs. Schließlich kann das Verfahren auf unterschiedlichen logischen Ebenen der Repräsentation der Umgebung des Kraftfahrzeugs und der das Kraftfahrzeug umgebenden Objekte angewandt oder durchgeführt werden. So kann das Ermitteln der Trajektorie sowohl auf einer Objektebene, in welcher Objekte als solche erkannt und gegebenenfalls klassifiziert sind, erfolgen, als auch auf einer Merkmalsebene, in welcher Merkmale wie beispielsweise Kanten oder Flächen oder Segmente oder Punkte repräsentiert sind, ohne notwendigerweise einem spezifischen Objekt zugeordnet zu sein, erfolgen, als auch auf der Ebene der Rohdaten ermittelt werden, beispielsweise als Ausgangssignal eines Lasers der eine jeweilige Punktinformation zur Verfügung stellt. Schließlich ist die bestimmte oder festgelegte virtuelle Fahrspur basierend auf den anderen Fahrzeugen festgelegt, was sicherstellt, dass die virtuelle Fahrspur und damit ein vorgeschlagener Fahrweg entlang der virtuellen Fahrspur konsistent mit den Fahrwegen der anderen Kraftfahrzeuge oder des anderen Kraftfahrzeugs ist und dadurch auch weniger unfallträchtig, also sicherer. Dadurch, dass die virtuelle Fahrspur auf der Trajektorien damit unter Berücksichtigen der effektiven Fahrspuren oder Fahrspuren, auf welchen sich das andere Fahrzeug bewegt, basiert, werden die eingangs beschriebenen Probleme der bekannten Methoden zur Fahrspurermittlung gerade in den genannten Situationen vermieden. Schließlich ist das Verfahren robust gegenüber verrauschten Trajektorien und einem vorübergehenden Datenmangel. This has the advantage that a lane is determined without having to resort to road markings. At the same time a lane and thus a path for the motor vehicle is given, which is consistent with the respective routes of the at least one object in the environment of the motor vehicle. As a result, the method also works if there are no road markings as long as at least one vehicle is located in the vicinity of the motor vehicle. In contrast to the known Nachfahr-algorithms (Platooning), it is also not necessary that constantly drives a vehicle directly in front of their own motor vehicle. In this case, the proposed architecture also allows a large number of different objects to be taken into account, which, for example, can also be identified and / or classified. In particular, different meanings can be assigned to the objects, depending on what kind of object it is, for example a vehicle or an infrastructure element or other objects, and depending on which position the object has relative to its own motor vehicle, for example in front of or behind or side of the motor vehicle. Finally, the method may be applied or performed at different logical levels of the representation of the environment of the motor vehicle and the objects surrounding the motor vehicle. Thus, the determination of the trajectory can take place both on an object plane in which objects as such are recognized and possibly classified, as well as on a feature plane in which features such as edges or surfaces or segments or points are represented, without necessarily a specific object be assigned, as well as be determined on the level of the raw data, for example, as an output signal of a laser which provides a respective point information available. Finally, the determined virtual lane is established based on the other vehicles, which ensures that the virtual lane and thus a suggested lane along the virtual lane is consistent with the lanes of the other motor vehicle or other motor vehicle and thus less accident prone, ie safer. By virtue of the fact that the virtual lane on the trajectories is thus based on the effective lanes or driving lanes on which the other vehicle moves, the problems of the known lane-finding methods described at the outset are avoided, especially in the situations mentioned. Finally, the process is robust against noisy trajectories and a temporary lack of data.

In einer vorteilhaften Ausführungsform ist vorgesehen, dass das Erfassen des sich bewegenden Objektes ein richtungsunabhängiges oder omnidirektionales Erfassen ist. Insbesondere ist damit ein sich bewegendes Objekt vor und/oder seitlich und/oder hinter dem Kraftfahrzeug erfassbar beziehungsweise wird ein sich bewegendes Objekt vor und/oder seitlich und/oder hinter dem Kraftfahrzeug erfasst. Es kann also vorgesehen sein, dass das sich bewegende Objekt oder Fahrzeug, welches erfasst wird, vor und/oder seitlich und/oder hinter dem eigenen Kraftfahrzeug angeordnet ist. In an advantageous embodiment, it is provided that the detection of the moving object is a direction-independent or omnidirectional detection. In particular, a moving object can be detected in front of and / or laterally and / or behind the motor vehicle, or a moving object can be detected in front of and / or laterally and / or behind the motor vehicle. It can therefore be provided that the moving object or vehicle, which is detected, is arranged in front of and / or laterally and / or behind the own motor vehicle.

Das hat den Vorteil, dass ein Objekt oder alle Objekte in der Umgebung des Kraftfahrzeugs unabhängig von der genauen Relation des Objekts zu dem eigenen Kraftfahrzeug für das Bestimmen der virtuellen Fahrspur genutzt werden können. Dies ist beispielsweise bei dem sogenannten Platooning, also einem automatischen oder vollautomatischen Kolonnenfahren von Kraftfahrzeugen, nicht der Fall, da dort nur ein vor dem eigenen Kraftfahrzeug herfahrendes Fahrzeug erfasst wird. Dadurch wird im geschilderten Verfahren ein größeres Maß an Robustheit und/oder Übereinstimmung des eigenen Fahrwegs gemäß der virtuellen Fahrspur und den Fahrwegen der umgebenden Fahrzeuge erreicht. This has the advantage that an object or all objects in the environment of the motor vehicle can be used independently of the exact relation of the object to the own motor vehicle for the determination of the virtual lane. This is for example in the so-called Platooning, so an automatic or fully automatic convoy driving vehicles, not the case, since there is detected only one in front of his own vehicle driving vehicle. As a result, in the described method, a greater degree of robustness and / or correspondence of one's own travel path according to the virtual lane and the travel paths of the surrounding vehicles is achieved.

In einer weiteren vorteilhaften Ausführungsform ist vorgesehen, dass das Erfassen des sich bewegenden Objektes auf einen Umgebungsbereich des Kraftfahrzeugs beschränkt ist, welcher in der Kraftfahrzeug-Querrichtung durch einen vorgebbaren oder vorauswählbaren Maximalabstand des erfassten oder erfassbaren Objekts zu dem eigenen Kraftfahrzeug begrenzt ist. Insbesondere kann der Maximalabstand weniger als zwei Spurbreiten, weniger als eineinhalb Spurbreiten oder einer Spurbreite entsprechen. Insbesondere kann der Umgebungsbereich in einer Kraftfahrzeug-Längsrichtung dabei ohne artifizielle Beschränkung vorgegeben sein, beispielsweise mit der durch die Erfassungseinrichtung bestimmten maximalen Erstreckung. Die Spurbreiten sind dabei vorgegebene Spurbreiten, welche sich beispielsweise aus jeweils geltenden Verkehrsverordnungen ergeben. In a further advantageous embodiment, it is provided that the detection of the moving object is limited to an environmental region of the motor vehicle, which is limited in the motor vehicle transverse direction by a predeterminable or preselectable maximum distance of the detected or detectable object to the own motor vehicle. In particular, the maximum distance may be less than two track widths, less than one and a half track widths, or a track width. In particular, the surrounding area in a longitudinal direction of the motor vehicle can be predetermined without any artificial restriction, for example with the maximum extent determined by the detection device. The track widths are predetermined track widths, which result, for example, from applicable traffic regulations.

Das hat den Vorteil, dass Fahrzeuge, welches sich nicht auf der eigenen Fahrspur und auch nicht auf den zur eigenen Fahrspur direkt benachbarten Nachbarfahrspuren bewegen, ignoriert werden. Damit wird eine erforderliche Rechenkapazität verringert. Überdies ist für das Bestimmen der eigenen virtuellen Fahrspur, also der virtuellen Fahrspur, auf welcher oder an welche der künftige Fahrweg des eigenen Kraftfahrzeugs angepasst wird und angeordnet ist, nur eine Information über die jeweils direkt benachbarten Fahrspuren hilfreich. Damit ist das Verfahren so besonders effizient ohne zu einem schlechteren Ergebnis zu führen. Es kann also dem sich bewegenden Objekt entweder die eigene virtuelle Fahrspur oder eine rechte oder linke virtuelle Nachbarfahrspur der eigenen virtuellen Fahrspur zugewiesen werden, beziehungsweise das Objekt oder, falls es sich um mehrere Objekte handelt, die Objekte und deren Trajektorien jeweils einer der drei virtuellen Fahrspuren zugeordnet werden. This has the advantage that vehicles that do not move on their own lane and also not on the adjacent traffic lanes adjacent neighboring lanes, are ignored. This reduces a required computing capacity. Moreover, for the determination of one's own virtual traffic lane, ie the virtual traffic lane on which or on which the future travel path of the own motor vehicle is adapted and arranged, only information about the directly adjacent lanes is helpful. This makes the process particularly efficient without leading to a worse result. It is thus possible for the moving object to be assigned either its own virtual lane or a right or left neighboring virtual lane of its own virtual lane, or the object or, if it is a plurality of objects, the objects and their trajectories each one of the three virtual lanes be assigned.

In einer besonders vorteilhaften Ausführungsform ist vorgesehen, dass das Auswerten der Trajektorie ein Überprüfen von Trajektorienpunkten (und bei einer Mehrzahl von Objekten oder Fahrzeugen alternativ oder ergänzend ein Überprüfen von Trajektorien) auf eine Konsistenz mit dem Verlauf der Trajektorie (bei einer Mehrzahl von Objekten oder Fahrzeugen alternativ oder ergänzend auf eine Konsistenz mit dem Verlauf einer und/oder mehrerer anderer Trajektorien) umfasst, und inkonsistente Trajektorienpunkte in der ausgewerteten Trajektorie gelöscht werden (und/oder bei einer Mehrzahl von Objekten die ausgewertete Trajektorie) gelöscht wird. Unter einer inkonsistenten Trajektorie oder einem inkonsistenten Trajektorienpunkt ist hier ein Trajektorienpunkt oder eine Trajektorie mit einem negativen Überprüfungsergebnis zu verstehen. Gelöschte Trajektorienpunkte oder Trajektorien werden bei dem Bestimmen der virtuellen Fahrspur oder dem vorläufigen Bestimmen, welches weiter unten spezifiziert ist, nicht mehr genutzt oder berücksichtigt. Somit können beispielsweise Ausreißer gelöscht werden, sodass die ausgewertete Trajektorie sodann keine Ausreißer mehr aufweist. Beispielsweise können so Spurwechsel oder Schlangenlinien innerhalb einer Fahrspur erkannt und gelöscht werden, welche ansonsten bei einem beibehalten in der Trajektorien und entsprechend einem Mitberücksichtigen bei dem Bestimmen der virtuellen Fahrspur die festgelegte virtuelle Fahrspur verfälschen würden. Fährt somit ein Fahrzeug über einen längeren Zeitraum in einer Nachbarspur seitlich des eigenen Kraftfahrzeugs und wechselt sodann die Fahrspur, so kann der Spurwechsel bei dem Festlegen der virtuellen Fahrspur unberücksichtigt bleiben. Auch ein Fahrer, welcher beispielsweise aus Langeweile oder anderen Gründen innerhalb seiner Fahrspur einige Kurven oder Schlangenlinien fährt, verschlechtert somit, da die Trajektorie im Bereich dieser Kurven oder Schlangenlinien gelöscht werden kann, nicht das Gesamtergebnis. Bei dem Überprüfen auf Konsistenz kann auch eine weitere Information, zum Beispiel über ein oder mehrere statische Objekte wie Leitplanken, berücksichtigt werden. Damit können beispielsweise Trajektorien, welche vermeintlich durch eine Leitplanke hindurch verlaufen, gelöscht werden, da hier offensichtlich ein Fehler vorliegt. In a particularly advantageous embodiment, it is provided that the evaluation of the trajectory involves checking trajectory points (and in the case of a plurality of objects or vehicles alternatively or additionally checking trajectories) for consistency with the course of the trajectory (in the case of a plurality of objects or vehicles alternatively or additionally to a consistency with the course of one and / or several other trajectories), and inconsistent trajectory points in the evaluated trajectory are deleted (and / or in the case of a plurality of objects the evaluated trajectory) is deleted. An inconsistent trajectory or an inconsistent trajectory point here means a trajectory point or a trajectory with a negative verification result. Deleted trajectory points or trajectories are no longer used or considered in determining the virtual lane or tentative determination specified below. Thus, for example, outliers can be deleted so that the evaluated trajectory then no longer has any outliers. For example, lane changes or serpentine lines within a lane may be detected and deleted, which would otherwise falsify the specified virtual lane if maintained in the trajectories and, accordingly, taken into account in determining the virtual lane. Thus drives a vehicle over a longer period in a neighboring lane laterally of the own motor vehicle and then changes the lane, the lane change can be disregarded when setting the virtual lane. Also, a driver who drives some curves or snaking lines within his lane, for example due to boredom or other reasons, thus worsens, since the trajectory in the range of these curves or snaking lines can be deleted, not the overall result. When checking for consistency, further information, for example about one or more static objects such as crash barriers, can also be taken into account. Thus, for example, trajectories which are supposed to pass through a guard rail can be deleted, since there is obviously an error here.

Das hat den Vorteil, dass die Zuverlässigkeit des Verfahrens erhöht wird und gefährliche Fehler vermieden werden. Gerade bei einem Verkehrsstau ist diese Art der Filterung besonders nützlich, da dort Fahrzeuge oft und abrupt eine Fahrspur wechseln oder sich gerade Motorräder zwischen den Fahrspuren bewegen. Ein Berücksichtigen dieser Trajektorien oder Teile von Trajektorien kann hier potentiell zu gefährlichen Fehlern bei dem Festlegen der virtuellen Fahrspur führen. Das Auswerten der erfassten Trajektorie dient hier auch dem Reduzieren der Datendimension und somit dem Steigern der Qualität der ermittelten virtuellen Fahrspur. This has the advantage that the reliability of the process is increased and dangerous errors are avoided. Especially with a traffic jam, this type of filtering is particularly useful because there often and abruptly change vehicles a lane or just move motorcycles between the lanes. Considering these trajectories or parts of trajectories here can potentially lead to dangerous errors in setting the virtual lane. The evaluation of the detected trajectory here also serves to reduce the data dimension and thus to increase the quality of the determined virtual lane.

Dabei kann in einer besonders vorteilhaften Ausführungsform vorgesehen sein, dass das Überprüfen unter Nutzung eines statistischen Algorithmus zur Identifikation von Ausreißern und/oder Fehlern erfolgt. Insbesondere kann dies unter Nutzung eines random-sample-consensus-Algorithmus, der auch als RANSAC-Algorithmus bekannt ist, erfolgen. Dieser wohlbekannte Algorithmus kann im Deutschen mit der Bedeutung „Übereinstimmung mit einer zufälligen Stichprobe“ übersetzt werden. Alternativ oder ergänzend kann das Überprüfen unter Nutzung eines sogenannten Maximum-Likelihood-artigen Schätzers, eines sogenannten M-Schätzers, erfolgen, der im Vergleich zu einem ursprünglichen Maximum-Likelihood-Schätzer robuster gegenüber Ausreißern oder Fehlern ist. It can be provided in a particularly advantageous embodiment that the checking is carried out using a statistical algorithm for the identification of outliers and / or errors. In particular, this can be done using a random sample consensus algorithm, also known as the RANSAC algorithm. This well-known algorithm can be translated in German with the meaning "coincidence with a random sample". Alternatively or additionally, the checking may be performed using a so-called maximum-likelihood-like estimator, a so-called M-estimator, which is more robust to outliers or errors compared to an original maximum-likelihood estimator.

Die genannten statistischen Methoden haben sich hier als besonders vorteilhaft erwiesen. Gerade die Betrachtung der jeweiligen Trajektorien mit einer Vielzahl von Trajektorienpunkten ermöglicht hier das sinnvolle Anwenden der genannten statistischen Methoden. The mentioned statistical methods have proven to be particularly advantageous here. Especially the consideration of the respective trajectories with a multitude of trajectory points makes it possible to apply the mentioned statistical methods.

In einer besonders vorteilhaften Ausführungsform ist vorgesehen, dass das Auswerten der Trajektorie ein vorläufiges Bestimmen einer vorläufig bestimmten oder festgelegten virtuellen Fahrspur umfasst sowie insbesondere ein Überprüfen der Trajektorienpunkte und/oder der Trajektorie auf eine Konsistenz mit der vorläufig bestimmten virtuellen Fahrspur umfasst. Es können hier auch mehrere, bevorzugt zwei oder drei, virtuelle Fahrspuren vorläufig bestimmt werden. Bei mehreren sich bewegenden Objekten erfolgt dabei ein Auswerten der ermittelten Trajektorien, welches entsprechend auch ein Überprüfen der Trajektorienpunkte der Trajektorien und/oder der Trajektorien auf eine Konsistenz mit der oder den vorläufig bestimmten virtuellen Fahrspuren umfasst. Insbesondere werden inkonsistente Trajektorienpunkte in der ausgewerteten Trajektorie oder die ausgewertete Trajektorie beziehungsweise die ausgewerteten Trajektorien gelöscht. Gelöschte Trajektorienpunkte oder Trajektorien werden also nicht mehr bei dem Bestimmen oder vorläufigen Bestimmen der virtuellen Fahrspur oder virtuellen Fahrspuren genutzt oder berücksichtigt. Unter einem inkonsistenten Trajektorienpunkt oder einer inkonsistenten Trajektorie kann hier wieder ein Trajektorienpunkt und/oder eine Trajektorie mit einem negativen Überprüfungsergebnis verstanden werden. Dabei kann bei dem vorläufigen Bestimmen auch eine weitere Information, beispielsweise über ein oder mehrere statische Objekte wie Leitplanken, berücksichtigt werden. In a particularly advantageous embodiment, it is provided that the evaluation of the trajectory comprises a provisional determination of a provisionally determined or defined virtual lane and, in particular, checking the trajectory points and / or the trajectory for consistency with the provisionally determined virtual lane. It is also possible to provisionally determine several, preferably two or three, virtual lanes. In the case of several moving objects, the determined trajectories are evaluated, which accordingly also includes checking the trajectory points of the trajectories and / or the trajectories for consistency with the provisionally determined virtual lane. In particular, inconsistent trajectory points in the evaluated trajectory or the evaluated trajectory or the evaluated trajectories are deleted. Deleted trajectory points or trajectories are thus no longer used or taken into account in determining or provisionally determining the virtual lane or virtual lanes. Under an inconsistent trajectory point or an inconsistent trajectory, here again a trajectory point and / or a trajectory with a negative verification result can be understood. In the case of provisional determination, further information, for example about one or more static objects such as crash barriers, can also be taken into account.

Die vorläufige Fahrspur kann dabei auch mit den aus dem Stand der Technik bekannten Verfahren erstellt werden. The temporary lane can also be created using the methods known from the prior art.

Das hat den Vorteil, dass bereits anhand der vorläufig bestimmten virtuellen Fahrspur Ausreißer und Inkonsistenzen zuverlässig identifiziert werden können und somit Objekte oder Trajektorien von Objekten, welche nicht mit der Basisannahme, dass Fahrzeuge auf den ihnen zugeordneten Fahrspuren fahren, übereinstimmen. Damit können Fahrspurwechsel oder Schlangenlinien oder ein Fahren zwischen den Spuren besonders zuverlässig detektiert werden. Entsprechend wird das eigene Kraftfahrzeug in einem automatisierten Fahrmodus beispielsweise nicht dem vorausfahrenden Fahrzeug folgen, wenn dies die Fahrspur wechselt oder in Schlangenlinien fährt. This has the advantage that outliers and inconsistencies can be reliably identified on the basis of the provisionally determined virtual lane, and thus objects or trajectories of objects that do not coincide with the basic assumption that vehicles travel on their assigned lanes. In this way lane changes or serpentine lines or driving between the lanes can be detected particularly reliably. Accordingly, in an automated driving mode, for example, the own motor vehicle will not follow the preceding vehicle if it changes lanes or travels in serpentine lines.

In einer weiteren vorteilhaften Ausführungsform ist vorgesehen, dass das Bestimmen und/oder das vorläufige Bestimmen in Abhängigkeit zumindest einer bezüglich der jeweiligen Trajektorie oder bezüglich dem der Trajektorie zugeordneten Objekt hinterlegten Annahme erfolgt. Insbesondere kann dies unter der Annahme erfolgen, dass die Trajektorie des Objekts oder Fahrzeugs in einer jeweiligen dem Objekt oder der Trajektorie zugeordneten Fahrspur verläuft, beispielsweise in einer Mitte oder einem Mittenbereich einer Fahrspur. Die Annahme kann dabei für unterschiedlich klassifizierte Objekte unterschiedlich getroffen werden, beispielsweise kann für ein als Motorrad identifiziertes oder klassifiziertes Objekt angenommen werden, dass die Trajektorie eher rechts in der Fahrspur verläuft und/oder für ein als Automobil identifiziertes oder klassifiziertes Objekt angenommen werden, dass die Trajektorie eher mittig in der Fahrspur verläuft In a further advantageous embodiment, provision is made for the determination and / or the preliminary determination to be based on at least one assumption associated with the respective trajectory or with respect to the object associated with the trajectory. In particular, this can be done on the assumption that the trajectory of the object or vehicle runs in a respective lane associated with the object or the trajectory, for example in a center or a center region of a lane. The assumption can be made differently for differently classified objects, for example, for an object identified or classified as a motorcycle, it can be assumed that the trajectory is more right in the lane runs and / or be assumed for an object identified or classified as an automobile that the trajectory is rather in the middle of the lane

Umfasst das Verfahren auch ein Erfassen von einem oder mehreren stationären Objekten, also beispielsweise von Straßenschildern und/oder Verkehrskegeln und/oder Leitplanken, wie dies weiter unten spezifiziert ist, kann analog auch eine entsprechende Annahme für das stationäre Objekt getroffen werden. Insbesondere kann das Bestimmen und/oder das vorläufige Bestimmen dann auch in Abhängigkeit der für das stationäre Objekt hinterlegten Annahme erfolgen. Beispielsweise kann so angenommen werden, dass das stationäre Objekt am Rand einer Fahrspur angeordnet ist. If the method also includes detection of one or more stationary objects, for example road signs and / or traffic cones and / or crash barriers, as specified below, a corresponding assumption for the stationary object can be made analogously. In particular, the determination and / or the preliminary determination can then also take place as a function of the assumption stored for the stationary object. For example, it can be assumed that the stationary object is located at the edge of a traffic lane.

Das hat den Vorteil, dass die vorläufig bestimmte und auch die endgültig bestimmte oder festgelegte virtuelle Fahrspur besonders sicher und genau festgelegt werden kann. Die Fahrspur kann so beispielsweis derart festgelegt werden, dass sie mit allen erfassten Objekten, den sich bewegenden Objekten und beispielsweise auch den stationären Objekten, konsistent ist, sodass sich beispielsweise entsprechend Fahrzeuge in einem Mittelbereich der zugeordneten virtuellen Fahrspur sich bewegen und die stationären Objekte jeweils einen Rand der virtuellen Fahrspur begrenzen. Kann die Fahrspur nicht derart festgelegt werden, dass sie mit allen erfassten Objekten, das heißt den für das Objekt oder die Objekte hinterlegten Annahmen konsistent ist, so kann die Fahrspur derart festgelegt werden, dass ein Maß für die Verletzung der Annahmen minimiert wird. Auch die so resultierende virtuelle Fahrspur ist besonders sicher und genau festgelegt, This has the advantage that the provisionally determined as well as the finally determined or fixed virtual lane can be determined particularly securely and precisely. For example, the lane may be set to be consistent with all detected objects, the moving objects and, for example, the stationary objects, such that, for example, vehicles in a central area of the associated virtual lane will move accordingly and the stationary objects one at a time Limit edge of virtual lane. If the lane can not be determined to be consistent with all detected objects, that is, the assumptions stored for the object or objects, then the lane can be set such that a measure of the assumption violation is minimized. The resulting virtual lane is also very secure and well-defined

In einer besonders vorteilhaften Ausführungsform ist vorgesehen, dass eine Mehrzahl von sich auf der Straße bewegenden Objekten, insbesondere Fahrzeugen, erfasst wird, für welche die jeweilige Trajektorie ermittelt wird, und entsprechend eine Mehrzahl von Trajektorien ausgewertet und für das Bestimmen und/oder das vorläufige Bestimmen der virtuellen Fahrspur berücksichtigt wird. Damit können beispielsweise ausgehend von einer oder mehreren jeweiligen Trajektorie bereits eine jeweilige oder mehrere jeweilige vorläufige virtuelle Fahrspuren bestimmt werden. Aus jeder Trajektorie kann so separat eine eigene hypothetische virtuelle Fahrspur bestimmt werden. Die separaten virtuellen Fahrspuren können als vorläufig bestimmte virtuelle Fahrspuren beispielsweise wiederum gegenseitig auf Konsistenz oder Übereinstimmungen überprüft werden. Aus den separaten virtuellen Fahrspuren können beispielsweise auch die eine oder mehrere virtuelle Fahrspuren über eine Mittelung ermittelt werden. In a particularly advantageous embodiment, it is provided that a plurality of objects moving on the road, in particular vehicles, is detected, for which the respective trajectory is determined, and accordingly a plurality of trajectories are evaluated and used for determining and / or provisionally determining the virtual lane is taken into account. Thus, for example, starting from one or more respective trajectories, a respective one or more respective provisional virtual lanes may already be determined. From each trajectory, a separate hypothetical virtual lane can be determined separately. For example, the separate virtual lanes can be mutually checked for consistency or coincidence as provisional virtual lanes. From the separate virtual lanes, for example, the one or more virtual lanes can be determined via an averaging.

Das hat den Vorteil, dass eine durch die Mehrzahl der sich bewegenden Objekte zur Verfügung stehende Informationen voll ausgeschöpft werden kann und überdies aufgrund der verbesserten Statistik die virtuelle Fahrspur genauer bestimmt werden kann. Gerade, wenn die weiter oben beschriebenen Konsistenzprüfungen und Filterungen bereits durchgeführt wurden und virtuelle Fahrspuren ausgewählt sind, welche konsistent zu dem für jede Trajektorie hinterlegten Verhaltensmodell sind, kann so ausgehend von den individuellen Trajektorien jeweils separat eine vorläufige virtuelle Fahrspur bestimmt werden, wie dies im Folgenden ausgeführt ist. This has the advantage that information available through the majority of moving objects can be fully exploited and, moreover, due to the improved statistics, the virtual lane can be determined more accurately. Even if the consistency checks and filtering described above have already been carried out and virtual lanes are selected which are consistent with the behavioral model stored for each trajectory, a provisional virtual lane can be determined separately from the individual trajectories, as described below is executed.

In einer besonders vorteilhaften Ausführungsform ist dabei vorgesehen, dass die Fahrspur derart bestimmt oder festgelegt wird, dass ein globales Maß für eine Verletzung, beispielsweise eine graduelle Verletzung, der für die jeweilige Trajektorie und damit für die sich bewegenden Objekte und/oder für zumindest ein stationäres Objekt hinterlegten Annahmen durch die bestimmte oder festgelegte virtuelle Fahrspur minimiert wird. Dafür kann bei dem Bestimmen der Fahrspur zunächst zumindest eine oder aber eine Mehrzahl von hypothetischen virtuellen Fahrspuren angenommen werden, für welche das jeweilige globale Maß berechnet wird. Aus der Vielzahl von hypothetischen virtuellen Fahrspuren kann sodann die Fahrspur mit dem geringsten Wert für das globale Maß als die festgelegte oder die bestimmte virtuelle Fahrspur gewählt werden. Die hypothetische Fahrspur kann dabei die vorläufig bestimmte oder vorläufige virtuelle Fahrspur, welcher weiter oben beschrieben ist, sein. In a particularly advantageous embodiment, it is provided that the lane is determined or determined such that a global measure of an injury, for example a gradual injury, for the respective trajectory and thus for the moving objects and / or for at least one stationary Object stored assumptions by the specific or fixed virtual lane is minimized. For this, in determining the lane, at least one or a plurality of hypothetical virtual lanes may be initially assumed, for which the respective global measure is calculated. From the plurality of hypothetical virtual lanes, the lane with the lowest value for the global measure may then be selected as the fixed or the determined virtual lane. The hypothetical lane may be the provisionally determined or provisional virtual lane, which is described above.

Das hat den Vorteil, dass die objektiv beste virtuelle Fahrspur ausgewählt wird, welche insgesamt mit dem Verhalten der anderen Verkehrsteilnehmer, also den Trajektorien der Objekte, am besten in Einklang zu bringen ist. Damit wird eine besonders große Zuverlässigkeit und Genauigkeit der virtuellen Fahrspur im Sinne einer großen Übereinstimmung mit der effektiven Fahrspur oder den effektiven Fahrspuren erreicht. This has the advantage that the objectively best virtual lane is selected, which overall is best reconciled with the behavior of the other road users, ie the trajectories of the objects. Thus, a particularly high reliability and accuracy of the virtual lane in terms of a large match with the effective lane or the effective lanes is achieved.

In einer besonders vorteilhaften Ausführungsform ist dabei vorgesehen, dass für zumindest eine Trajektorie, bevorzugt mehrere oder alle der Trajektorien, und/oder eine virtuelle Fahrspur eine Annahme vorgegeben wird, die sich auf zumindest eine andere Trajektorie und damit dem dieser zugeordneten Objekt und/oder ein stationäres Objekt und/oder eine andere virtuelle Fahrspur bezieht. Die Annahme kann dabei insbesondere einen Abstand der Trajektorien untereinander umfassen, beispielsweise einen Mindestabstand oder einem Abstand, welcher einer vorgegebenen Abstandsverteilung entspricht. Die Annahme wird damit für das der Trajektorie zugeordnete, sich bewegende Objekt beziehungsweise bevorzugt mehreren oder allen der sich in der Umgebung des Kraftfahrzeugs bewegenden Objekte und damit für die jeweiligen Trajektorien vorgegeben. So kann beispielsweise vorgegeben sein, dass der Abstand Trajektorien zueinander jeweils ein Vielfaches, insbesondere ein ganzzahliges Vielfaches, der vorgegebenen Spurbreite, bevorzugt mir einer vorgegebenen Unschärfe, sein soll. In a particularly advantageous embodiment, it is provided that for at least one trajectory, preferably several or all of the trajectories, and / or a virtual lane, an assumption is made, which is based on at least one other trajectory and thus the associated object and / or a stationary object and / or another virtual lane relates. The assumption may in particular include a distance of the trajectories from one another, for example a minimum distance or a distance which corresponds to a predetermined distance distribution. The assumption is thus for the trajectory associated, moving object or preferably more or all of the in the Surrounding the motor vehicle moving objects and thus specified for the respective trajectories. Thus, for example, it may be specified that the distance trajectories to each other should each be a multiple, in particular an integral multiple, of the given track width, preferably with a given blur.

Das hat den Vorteil, dass die Robustheit und Genauigkeit im Vergleich zu der zuletzt genannten Optimierung nochmals wesentlich erhöht wird, welche sich auf die jeweils einzelnen Objekte bezieht, da zusätzliche Randbedingungen, welche für ein einzelnes Objekt und eine einzelne Trajektorie nicht formuliert werden können, berücksichtigt werden. So sind Fahrzeuge in der eigenen Fahrspur sowie in den beiden Nachbarfahrspuren typischerweise in einem konstanten Abstand seitlich zueinander angeordnet, nämlich der Spurbreite. Dies kann in der genannten Annahme bezüglich eines Abstandes der Trajektorien untereinander berücksichtigt werden. Überdies kann so auch berücksichtigt werden, dass die Trajektorien parallel zueinander, also mit einer gleichen Krümmung und/oder einer gleichen Ausrichtung verlaufen sollen. Dies ist hilfreich, um die virtuelle Fahrspur konsistent mit den Objekten bestimmen zu können und dabei beispielsweise einen zeitweisen Mangel an Daten auszugleichen. This has the advantage that the robustness and accuracy is significantly increased again in comparison with the last-mentioned optimization, which relates to the respective individual objects, since additional boundary conditions which can not be formulated for a single object and a single trajectory are taken into account become. Thus, vehicles in the own lane as well as in the two neighboring lanes are typically arranged at a constant distance laterally to each other, namely the track width. This can be taken into account in the above assumption with respect to a distance of the trajectories from each other. Moreover, it can also be taken into account that the trajectories should run parallel to one another, ie with the same curvature and / or the same orientation. This is useful for determining the virtual lane consistent with the objects, for example, to compensate for a temporary lack of data.

In einer besonders vorteilhaften Ausführungsform ist vorgesehen, dass das sich bewegende Objekt oder die sich bewegenden Objekte durch die Recheneinrichtung klassifiziert wird oder werden. Insbesondere kann das sich bewegende Objekt als ein gewöhnliches Fahrzeug, als ein Einsatzfahrzeug oder als ein Motorrad klassifiziert werden, also als zu einer der genannten Gruppen gehörig. Bei dem Ermitteln der virtuellen Fahrspur, also dem Ermitteln der Trajektorie und/oder dem Auswerten der Trajektorie und/oder dem Bestimmen der virtuellen Fahrspur und/oder dem vorläufigen Bestimmen der virtuellen Fahrspur wird dabei die Gruppe des zur Trajektorie gehörigen Objektes berücksichtigt. Insbesondere können als Einsatzfahrzeuge und/oder Motorräder klassifizierte Objekte oder deren Trajektorien bei dem Ermitteln der virtuellen Fahrspur ignoriert, also nicht berücksichtigt werden. In a particularly advantageous embodiment, it is provided that the moving object or objects are or will be classified by the computing device. In particular, the moving object may be classified as an ordinary vehicle, as an emergency vehicle, or as a motorcycle, that is, as belonging to one of the aforementioned groups. In the determination of the virtual lane, that is to say the determination of the trajectory and / or the evaluation of the trajectory and / or the determination of the virtual lane and / or the provisional determination of the virtual lane, the group of the object belonging to the trajectory is taken into account. In particular, objects classified as emergency vehicles and / or motorcycles or their trajectories in the determination of the virtual lane can be ignored, ie not taken into account.

Das hat den Vorteil, dass Ausreißer der Trajektorien oder der Trajektorienpunkte, also Trajektorienpunkte oder Trajektorien, welche nicht der Annahme oder dem Verhaltensmodell entsprechen, aussortiert werden können, und somit einerseits eine verfälschende Berücksichtigung beispielsweise eines zwischen zwei Fahrspuren fahrenden Motorrads bei dem Bestimmen der virtuellen Fahrspur unterbunden wird und andererseits gegebenenfalls sogar über weitere Annahmen zusätzliche Information über die Fahrspuren gewonnen werden kann. This has the advantage that outliers of the trajectories or the trajectory points, that is to say trajectory points or trajectories which do not correspond to the assumption or the behavioral model, can be sorted out, and thus, on the one hand, a falsifying consideration of, for example, a motorbike traveling between two lanes in the determination of the virtual lane is prevented on the other hand, if necessary, even additional assumptions additional information about the lanes can be obtained.

In einer weiteren vorteilhaften Ausführungsform ist vorgesehen, dass zusätzlich zu dem sich bewegenden Objekt auch zumindest ein (also ein oder mehrere stationäre Objekte) stationäres Objekt erfasst wird, insbesondere eine Leitplanke und/oder ein Verkehrskegel und/oder ein Verkehrsschild und/oder eine Straßenmarkierung, und das Auswerten der Trajektorie und/oder das Bestimmen der virtuellen Fahrspur und/oder das vorläufige Bestimmen der virtuellen Fahrspur in Abhängigkeit, also unter Berücksichtigung des erfassten stationären Objekts oder einer diesem zugeordneten Information erfolgt. Dies kann über eine Abschätzung einer virtuellen Fahrspur wie aus dem Stand der Technik bekannt realisiert werden, bevorzugt aber indem für das stationäre Objekt eine Quasitrajektorie ermittelt wird, welche den Punkten, an welchen das stationäre Objekt bereits in der Vergangenheit erfasst wurde, entspricht. Damit können auf einfache Weise auch stationäre Elemente wie beispielsweise Leitplanken, in einem Bereich, in dem das stationäre Objekt in einer Gegenwart nicht erfasst wird, berücksichtigt werden und auf einfache Weise, nämlich analog zu den Trajektorien der sich bewegenden Objekte in dem vorgeschlagenen Verfahren berücksichtigt werden. Dabei kann, wie weiter oben bereits beschrieben, für eine entsprechende Quasitrajektorie ebenfalls eine jeweilige Annahme hinterlegt sein, beispielsweise dass sich diese am Rand einer virtuellen Fahrspur befindet. Damit jeweils eine besonders genau passende Annahme getroffen werden kann, kann insbesondere vorgesehen sein, dass das stationäre Objekt klassifiziert oder identifiziert wird. In a further advantageous embodiment, it is provided that in addition to the moving object, at least one (ie one or more stationary objects) stationary object is detected, in particular a guardrail and / or a traffic cone and / or a traffic sign and / or a road marking, and the evaluation of the trajectory and / or the determination of the virtual lane and / or the provisional determination of the virtual lane depending on, that is taking into account the detected stationary object or an associated information. This can be realized via an estimate of a virtual lane as known from the prior art, but preferably by determining a quasi-trajectory for the stationary object which corresponds to the points at which the stationary object has already been detected in the past. In this way, even stationary elements, such as guardrails, in an area in which the stationary object is not detected in a present can be taken into account in a simple manner and taken into account in a simple manner, namely analogously to the trajectories of the moving objects in the proposed method , In this case, as already described above, a corresponding assumption may also be stored for a corresponding quasi-trajectory, for example that it is located at the edge of a virtual traffic lane. In order to be able to take a particularly precisely fitting assumption in each case, provision can be made in particular for the stationary object to be classified or identified.

Das hat den Vorteil, dass die virtuelle Fahrspur mit einer besonders großen Genauigkeit festgelegt werden kann und die Quasitrajektorien überdies eine hohe Zuverlässigkeit in ihren Eigenschaften aufweisen. Nichtsdestotrotz kann auch für die jeweilige Quasitrajektorie eine Konsistenzprüfung eine Konsistenzprüfung erfolgen, um unerwünschte Effekte zu vermeiden. So kann beispielsweise eine Leitplanke, welche vor dem eigenen Kraftfahrzeug detektiert wird oder eine Leitplanke, deren Position in unrealistischer Weise oszilliert, als inkonsistent erkannt und gelöscht werden. Dies ist beispielsweise hilfreich, um ungewünschte Infrastrukturelemente sowie beispielsweise Brücken herauszufiltern. Das hat den Vorteil, dass die Anzahl der berücksichtigten Trajektorien beziehungsweise Quasitrajektorien nochmals steigt, wodurch allein aus statistischen Gründen die Genauigkeit des Verfahrens zunimmt. Überdies kann gerade durch die Verlässlichkeit der stationären Objekte, beispielsweise ihrer gemäß einschlägigen Verkehrsvorschriften eindeutig in Relation zu der Straße oder den Fahrspuren bestimmten Anordnung, auch eine besonders zuverlässige Bestimmung der virtuellen Fahrspur erfolgen. This has the advantage that the virtual lane can be set with a particularly high accuracy and the quasitrajektorien also have a high reliability in their properties. Nevertheless, a consistency check can also be performed for the respective quasi-trajectory in order to avoid undesired effects. Thus, for example, a guardrail which is detected in front of one's own motor vehicle or a guardrail whose position oscillates in an unrealistic manner can be recognized as inconsistent and deleted. This is useful, for example, to filter out unwanted infrastructure elements such as bridges. This has the advantage that the number of trajectories or quasitrajectories considered increases again, which increases the accuracy of the method for statistical reasons alone. Moreover, it is precisely through the reliability of the stationary objects, for example their arrangement in accordance with relevant traffic regulations clearly in relation to the road or lanes, that a particularly reliable determination of the virtual lane can be made.

In einer weiteren besonders vorteilhaften Ausführungsform ist vorgesehen, dass beim dem Auswerten der Trajektorie und/oder bei dem Bestimmen der virtuellen Fahrspur und/oder dem vorläufigen Bestimmen der virtuellen Fahrspur eine Annahme über die virtuelle Fahrspur berücksichtigt wird, insbesondere eine Annahme über die Breite der virtuellen Fahrspur und/oder eine Annahme über eine räumliche Relation der virtuellen Fahrspur zu einer anderen, beispielsweise einer weiteren virtuellen, durch das Verfahren festgelegten Fahrspur. Beispielsweise kann so angenommen werden, dass die Fahrspuren parallel verlaufen und/oder eine gleiche Krümmung aufweisen und/oder in einem gleichen Winkel zu dem Kraftfahrzeug verlaufen. In a further particularly advantageous embodiment it is provided that in the Evaluating the trajectory and / or in determining the virtual lane and / or the provisional determination of the virtual lane, an assumption about the virtual lane is taken into account, in particular an assumption about the width of the virtual lane and / or an assumption about a spatial relation of the virtual Lane to another, for example, another virtual, established by the process lane. For example, it can be assumed that the lanes are parallel and / or have the same curvature and / or extend at an equal angle to the motor vehicle.

Das hat den Vorteil, dass die Genauigkeit nochmals erhöht wird. Gerade da eine Fahrspur im Allgemeinen bestimmten fest vorgegebenen Vorgaben folgt, so beispielsweise einen Mindest-Krümmungsradius aufweist oder eine den gesetzlichen Vorgaben des jeweiligen Landes entsprechende Breite aufweist, kann so anhand dieser festen Vorgaben in besonders vorteilhafter Weise zu der Genauigkeit und der Zuverlässigkeit des vorgestellten Verfahrens beigetragen werden. This has the advantage that the accuracy is increased again. Just as a lane generally follows certain fixed predetermined specifications, for example, has a minimum radius of curvature or has the legal requirements of each country corresponding width, so based on these fixed specifications in a particularly advantageous manner to the accuracy and reliability of the presented method be contributed.

Die Erfindung betrifft auch eine Fahrspurermittlungsvorrichtung für ein Kraftfahrzeug, zum Ermitteln einer virtuellen Fahrspur für eine von dem Kraftfahrzeug befahrene Straße, mit einer Erfassungseinrichtung zum Erfassen zumindest eines sich auf der Straße bewegenden Objektes. Die Fahrspurermittlungsvorrichtung weist auch eine Recheneinrichtung auf, welche dazu ausgebildet ist, eine Trajektorie des erfassten Objekts zu ermitteln, sowie dazu, die erfasste Trajektorie auszuwerten, und dazu, zumindest eine virtuelle Fahrspur für die Straße anhand des Verlaufs der ausgewerteten Trajektorie zu bestimmen. The invention also relates to a lane detection device for a motor vehicle, for determining a virtual lane for a road traveled by the motor vehicle, with a detection device for detecting at least one object moving on the road. The lane detection device also has a computing device, which is designed to detect a trajectory of the detected object, as well as to evaluate the detected trajectory, and to determine at least one virtual lane for the road based on the course of the evaluated trajectory.

Vorteile und vorteilhafte Ausführungsformen der Fahrspurermittlungsvorrichtung entsprechen hier Vorteilen und vorteilhaften Ausführungsformen des Verfahrens zum Ermitteln einer virtuellen Fahrspur für eine Straße. Advantages and advantageous embodiments of the traffic lane detection device here correspond to advantages and advantageous embodiments of the method for determining a virtual traffic lane for a road.

Die Erfindung betrifft auch ein Kraftfahrzeug mit einer solchen Fahrspurermittlungsvorrichtung. The invention also relates to a motor vehicle having such a lane detection device.

Die vorstehend in der Beschreibung genannten Merkmale und Merkmalskombinationen, sowie die nachfolgend in der Figurenbeschreibung genannten und/oder in den Figuren alleine gezeigten Merkmale und Merkmalskombinationen sind nicht nur in der jeweils angegebenen Kombination, sondern auch in anderen Kombinationen verwendbar, ohne den Rahmen der Erfindung zu verlassen. Es sind somit auch Ausführungen von der Erfindung als umfasst und offenbart anzusehen, die in den Figuren nicht explizit gezeigt und erläutert sind, jedoch durch separierte Merkmalskombinationen aus den erläuterten Ausführungen hervorgehen und erzeugbar sind. Es sind auch Ausführungen und Merkmalskombinationen als offenbart anzusehen, die somit nicht alle Merkmale eines ursprünglich formulierten unabhängigen Anspruchs aufweisen. Es sind darüber hinaus Ausführungen und Merkmalskombinationen, insbesondere durch die oben dargelegten Ausführungen, als offenbart anzusehen, die über die in den Rückbezügen der Ansprüche dargelegten Merkmalskombinationen hinausgehen oder von diesen abweichen. The features and combinations of features mentioned above in the description, as well as the features and feature combinations mentioned below in the description of the figures and / or shown alone in the figures, can be used not only in the respectively indicated combination but also in other combinations without the scope of the invention leave. Thus, embodiments of the invention are to be regarded as encompassed and disclosed, which are not explicitly shown and explained in the figures, but which emerge and can be produced by separated combinations of features from the embodiments explained. Embodiments and combinations of features are also to be regarded as disclosed, which thus do not have all the features of an originally formulated independent claim. Moreover, embodiments and combinations of features, in particular by the embodiments set out above, are to be regarded as disclosed which go beyond the feature combinations set out in the back references of the claims or deviate therefrom.

Ausführungsbeispiele der Erfindung werden nachfolgend anhand schematischer Zeichnungen näher erläutert. Dabei zeigen: Embodiments of the invention are explained in more detail below with reference to schematic drawings. Showing:

1 ein Kraftfahrzeug mit einer beispielhaften Ausführungsform einer Fahrspurermittlungsvorrichtung; 1 a motor vehicle with an exemplary embodiment of a lane detection device;

2 ein beispielhaftes Szenario, anhand dessen eine beispielhafte Ausgestaltung eines Verfahrens zum Ermitteln einer virtuellen Fahrspur erläutert wird; 2 an exemplary scenario, based on which an exemplary embodiment of a method for determining a virtual lane is explained;

3 ein weiteres beispielhaftes Szenario, anhand dessen ein beispielhafter Aspekt einer beispielhaften Ausführungsform eines Verfahrens zum Ermitteln einer virtuellen Fahrspur erläutert wird; 3 another example scenario illustrating an exemplary aspect of an exemplary embodiment of a method for determining a virtual lane;

4 ein anderes beispielhaftes Szenario, anhand dessen ein weiterer beispielhafter Aspekt einer beispielhaften Ausführungsform eines Verfahrens zum Ermitteln einer virtuellen Fahrspur erläutert wird; und 4 another exemplary scenario illustrating another exemplary aspect of an exemplary embodiment of a method for determining a virtual lane; and

5 ein schematisches Flussdiagramm einer beispielhaften Ausführungsform eines Verfahrens zum Ermitteln einer virtuellen Fahrspur. 5 a schematic flowchart of an exemplary embodiment of a method for determining a virtual lane.

In den Figuren werden gleiche oder funktionsgleiche Elemente mit den gleichen Bezugszeichen versehen. In the figures, identical or functionally identical elements are provided with the same reference numerals.

In 1 ist ein Kraftfahrzeug 1 mit einer beispielhaften Fahrspurermittlungsvorrichtung 2 dargestellt. Die Fahrspurermittlungsvorrichtung 2 weist hier eine Erfassungseinrichtung 3 auf, welche vorliegend zumindest eine Kamera, hier vier Kameras 4a, 4b, 4c, 4d aufweist. Die Erfassungseinrichtung 3 dient dabei zum Erfassen zumindest eines sich auf der Straße bewegenden Objekts 5a, welches vorliegend als in einer Fahrtrichtung F schräg vor dem Kraftfahrzeug 1 auf der Straße 6 fahrendes weiteres Fahrzeug ausgebildet ist. In 1 is a motor vehicle 1 with an exemplary lane detection device 2 shown. The lane detection device 2 here has a detection device 3 on, which in the present case at least one camera, here four cameras 4a . 4b . 4c . 4d having. The detection device 3 serves to detect at least one moving object on the road 5a which is present as in a direction of travel F diagonally in front of the motor vehicle 1 in the street 6 driving another vehicle is formed.

Die Fahrspurermittlungsvorrichtung 2 umfasst auch eine Recheneinrichtung 7, welche dazu ausgelegt ist, eine Trajektorie 8a des erfassten Objekts 5a zu ermitteln, sowie dazu die erfasste Trajektorie 8a auszuwerten, und dazu zumindest eine virtuelle Fahrspur 9b für die Straße 6 anhand des Verlaufs der ausgewerteten Trajektorie 8a zu bestimmen. The lane detection device 2 also includes a computing device 7 , which is designed to be a trajectory 8a of the detected object 5a to determine, as well as the detected trajectory 8a evaluate, and at least one virtual lane 9b for the street 6 based on the course of the evaluated trajectory 8a to determine.

2 zeigt ein beispielhaftes Szenario, anhand dessen eine beispielhafte Ausführungsform eines Verfahrens zum Ermitteln einer virtuellen Fahrspur für eine von einem Kraftfahrzeug befahrene Straße erläutert wird. Das Szenario ist dabei aus einer Vogelperspektive dargestellt. 2 FIG. 11 shows an exemplary scenario by way of which an exemplary embodiment of a method for determining a virtual lane for a road driven by a motor vehicle is explained. The scenario is shown from a bird's eye view.

Das Kraftfahrzeug 1 ist dabei von mehreren sich bewegenden Objekten 5a bis 5e umgeben, die vorliegend als sich bewegende Fahrzeuge ausgeführt sind. Für jedes der Objekte 5a bis 5e ist vorliegend eine entsprechende Trajektorie 8a bis 8e dargestellt, welche für die jeweiligen Objekte 5a bis 5e ermittelt wurde. Die jeweiligen Objekte 5a bis 5e können dabei vor, hinter oder seitlich des Kraftfahrzeugs 1 angeordnet sein. Im gezeigten Beispiel ist hier ein erstes Objekt 5a seitlich in einer Fahrtrichtung F des Kraftfahrzeugs 1 links vor dem Kraftfahrzeug 1 erfasst. Ein zweites Objekt 5b ist hier in der Fahrtrichtung F links neben dem Kraftfahrzeug 1 erfasst. Ein drittes Objekt 5c ist im gezeigten Beispiel in der Fahrtrichtung F direkt vor dem Kraftfahrzeug 1 erfasst und ein viertes Objekt 5d direkt hinter dem Kraftfahrzeug 1. Überdies ist auch ein fünftes Objekt 5e in der Fahrtrichtung F rechts vor dem Kraftfahrzeug erfasst. Die jeweiligen zugeordneten Trajektorien 8a bis 8e repräsentieren Positionen, an welchen die Objekte 5a bis 5e in der Vergangenheit erfasst wurden und sind in der Recheneinrichtung 7 (1) hinterlegt und werden jeweils aktualisiert, beispielsweise fortlaufend aktualisiert. Zu diesem Zweck können die Objekte 5a bis 5e über aus dem Stand der Technik bekannte Algorithmen detektiert und verfolgt werden. The car 1 is doing of several moving objects 5a to 5e surrounded, which in the present case are designed as moving vehicles. For each of the objects 5a to 5e is present a corresponding trajectory 8a to 8e represented, which for the respective objects 5a to 5e was determined. The respective objects 5a to 5e can be in front, behind or to the side of the motor vehicle 1 be arranged. In the example shown here is a first object 5a laterally in a direction of travel F of the motor vehicle 1 left in front of the vehicle 1 detected. A second object 5b is here in the direction of travel F left of the motor vehicle 1 detected. A third object 5c is in the example shown in the direction of travel F directly in front of the motor vehicle 1 captured and a fourth object 5d directly behind the motor vehicle 1 , Moreover, there is also a fifth object 5e detected in the direction of travel F right in front of the vehicle. The respective assigned trajectories 8a to 8e represent positions at which the objects 5a to 5e have been recorded in the past and are in the computing device 7 ( 1 ) and are each updated, for example, continuously updated. For this purpose, the objects can 5a to 5e be detected and tracked by known from the prior art algorithms.

Zusätzlich sind im gezeigten Beispiel auch stationäre Objekte 10a bis 10c detektiert oder erfasst. Dabei handelt es sich bei einem ersten stationären Objekt 10a im gezeigten Beispiel um ein Straßenschild, welches an einem in Fahrtrichtung F von dem Kraftfahrzeug 1 aus betrachtet linken Straßenrand angeordnet ist. Als zweites und drittes stationäres Objekt 10b, 10c sind vorliegend jeweils eine Leitplanke erfasst, welche an einem vom Fahrzeug aus in Fahrtrichtung betrachtet linken beziehungsweise rechten Rand der Straße 6 angeordnet sind. Dem dritten Objekt 10c ist dabei eine Quasitrajektorie 11c zugeordnet, welche analog zu den Trajektorien 8a bis 8d durch eine in der Vergangenheit detektierte Position des stationären Objekts 10c bestimmt ist. In addition, in the example shown are also stationary objects 10a to 10c detected or detected. This is a first stationary object 10a in the example shown, a road sign, which at one in the direction F of the motor vehicle 1 is viewed from the left side of the road. As second and third stationary object 10b . 10c In the present case, in each case a guardrail is detected, which at a left or right edge of the road viewed from the vehicle in the direction of travel 6 are arranged. The third object 10c is a quasi-trajectory 11c associated, which analogous to the trajectories 8a to 8d by a position of the stationary object detected in the past 10c is determined.

Für jedes Objekt 5a bis 5e, 10a bis 10c und damit für jede der Trajektorien 8a bis 8e und die Quasitrajektorie 11c ist dabei gemäß einem Verhaltensmodell eine Annahme hinterlegt. So ist vorliegend für die Trajektorien 8a bis 8e der sich bewegenden Objekte 5a bis 5e als Annahme hinterlegt, dass diese in einer Mitte einer jeweiligen virtuellen Fahrspur 9a bis 9c verläuft. Als Annahme für die stationären Objekte 10a bis 10c und somit auch für die Quasitrajektorie 11c ist vorliegend hinterlegt, dass diese sich an einem Rand einer jeweiligen virtuellen Fahrspur 9b, 9c befindet beziehungsweise entlang des entsprechenden Randes verläuft. For every object 5a to 5e . 10a to 10c and thus for each of the trajectories 8a to 8e and the quasi-trajectory 11c In this case, an assumption is deposited according to a behavioral model. So is present for the trajectories 8a to 8e the moving objects 5a to 5e as an assumption deposited that these in a center of a respective virtual lane 9a to 9c runs. As an assumption for the stationary objects 10a to 10c and thus also for the quasi-trajectory 11c is presently deposited, that these are at one edge of a respective virtual lane 9b . 9c is located or along the corresponding edge runs.

Im gezeigten Beispiel sind die Trajektorien 8a bis 8e bereits durch die Recheneinrichtung 7 ausgewertet und somit vorliegend im Rahmen einer Überprüfung der Konsistenz der jeweiligen Trajektorien 8a bis 8e um Ausreißer und Fehler bereinigt worden. Die Trajektorien 8a bis 8e verlaufen daher vorliegend bis auf eine vorgebbare und hier vernachlässigbare Abweichung parallel zu der Fahrtrichtung F. In the example shown are the trajectories 8a to 8e already by the computing device 7 evaluated and thus present in the context of a review of the consistency of the respective trajectories 8a to 8e been cleared for outliers and errors. The trajectories 8a to 8e Therefore, in the present case, apart from a predefinable and here negligible deviation, they run parallel to the direction of travel F.

Im gezeigten Beispiel wurden vorliegend anhand der Trajektorien 8a bis 8e und hier auch der Quasitrajektorie 11c und den stationären Objekten 10a bis 10c drei virtuelle Fahrspuren 9a bis 9c für die Straße 6 bestimmt oder festgelegt. Vorliegend wurden so eine mittlere virtuelle Fahrspur 9a, die das Kraftfahrzeug 1 befährt, eine sich in der Fahrtrichtung F links an die mittlere Fahrspur 9a anschließende linke Fahrspur 9b sowie eine sich in der Fahrtrichtung F rechts an die mittlere Fahrspur 9a anschließende rechte Fahrspur 9c bestimmt. In the example shown here were based on the trajectories 8a to 8e and here also the quasi-trajectory 11c and the stationary objects 10a to 10c three virtual lanes 9a to 9c for the street 6 determined or determined. In the present case, such a middle virtual lane 9a that the motor vehicle 1 travels, one in the direction of travel F left to the middle lane 9a subsequent left lane 9b as well as in the direction of travel F right to the middle lane 9a subsequent right lane 9c certainly.

Zusätzlich zu den bereits genannten Annahmen über Position und Verlauf der virtuellen Fahrspuren 9a bis 9c können bei dem Bestimmen der virtuellen Fahrspuren 9a bis 9c noch weitere Annahmen berücksichtigt werden. Ein solches Beispiel ist anhand von 2 weiter unten erläutert. Auch jeweilige Abstände dac, dae, dab, dbd, dce zwischen den Trajektorien 8a bis 8e, bei welchen es sich jeweils um mittlere oder gemittelte Abstände handeln kann, können dabei ausgewertet werden und so genutzt werden, um beispielsweise eine Fahrspurbreite oder Breite B der jeweiligen virtuellen Fahrspuren festzulegen. So ist beispielsweise bei der Verteilung der jeweiligen Abstände dac, dae, dab, dbd, dce eine Verteilung vorhanden, bei welcher sich Maxima bei ganzzahligen Vielfachen der Breite B der virtuellen Fahrspuren 9a bis 9c ergeben, nämlich vorliegend bei der Breite B und dem Doppelten der Breite B. In addition to the assumptions already made about the position and course of the virtual lanes 9a to 9c can in determining the virtual lanes 9a to 9c still further assumptions are considered. Such an example is based on 2 explained below. Also, respective distances dac, dae, dab, dbd, dce between the trajectories 8a to 8e , which may each be average or average distances, can be evaluated and used so as to determine, for example, a lane width or width B of the respective virtual lanes. For example, in the distribution of the respective distances dac, dae, dab, dbd, dce there is a distribution in which maxima occur at integer multiples of the width B of the virtual lanes 9a to 9c in the present case at the width B and twice the width B.

Vor dem Festlegen der endgültigen virtuellen Fahrspuren 9a bis 9c können auch basierend auf den einzelnen Trajektorien 8a bis 8e vorläufige virtuelle Fahrspuren bestimmt werden. So kann beispielsweise unter der Annahme, dass die erste Trajektorie 8a in der Mitte einer ersten virtuellen Fahrspur verläuft, diese erste virtuelle Fahrspur bereits vorläufig festgelegt werden. Desgleichen können für die weiteren Trajektorien 8b bis 8e und gegebenenfalls auch die Quasitrajektorie 8c sowie die Objekte 10a bis 10c einzelne vorläufige virtuelle Fahrspuren vorläufig festgelegt werden. Ausgehend von diesen einzeln prognostizierten virtuellen Fahrspuren kann in Kenntnis der jeweiligen Annahmen für die Trajektorien 8a bis 8e, die Quasitrajektorie 11c und die Objekte 10a bis 10c ein Kompromiss berechnet werden, bei welchem eine Abweichung zwischen den jeweiligen einzeln prognostizierten virtuellen Fahrspuren und den schließlich festgelegten virtuellen Fahrspuren 9a bis 9c minimiert wird. Dabei können auch die jeweiligen Eigenschaften der unterschiedlichen Annahmen, beispielsweise ob sie sich auf ein stationäres oder ein sich bewegendes Objekt beziehen, berücksichtigt werden. Diese Abweichung kann durch ein globales Maß quantifiziert werden, welches eine Verletzung der für die jeweiligen Trajektorien 8a bis 8c beziehungsweise die Quasitrajektorie 11c sowie die Objekte 10a bis 10c hinterlegten Annahmen quantifiziert. Dabei können auch zusätzliche Annahmen vorgegeben werden, welche sich insbesondere auf andere Trajektorien oder entsprechende Objekte, beispielsweise die stationären Objekte beziehen. Beispielsweise kann so zusätzlich als Annahme oder Bedingung hinterlegt sein, dass die virtuellen Fahrspuren 9a bis 9c parallel verlaufen sollen. Before setting the final virtual lanes 9a to 9c can also be based on the individual trajectories 8a to 8e provisional virtual lanes are determined. For example, assuming that the first trajectory 8a is in the middle of a first virtual lane, this first virtual lane is already set provisionally. Likewise, for the other trajectories 8b to 8e and possibly also the quasi-trajectory 8c as well as the objects 10a to 10c individual provisional virtual lanes are provisionally established. Based on these individually predicted virtual lanes can knowing the respective assumptions for the trajectories 8a to 8e , the quasi-trajectory 11c and the objects 10a to 10c a tradeoff can be made in which a deviation between the respective individually predicted virtual lanes and the eventually determined virtual lanes 9a to 9c is minimized. In this case, the respective properties of the different assumptions, for example, whether they relate to a stationary or a moving object, can be taken into account. This deviation can be quantified by a global measure, which is a violation of that for the respective trajectories 8a to 8c or the quasi-trajectory 11c as well as the objects 10a to 10c stored assumptions quantified. In this case, additional assumptions can be given which relate in particular to other trajectories or corresponding objects, for example the stationary objects. For example, it may be additionally deposited as an assumption or condition that the virtual lanes 9a to 9c should run parallel.

Im gezeigten Beispiel werden die festgelegten virtuellen Fahrspuren 9a bis 9c durch gestrichelte Linien markiert. Die virtuellen Fahrspuren 9a bis 9c verlaufen dabei vorliegend konsistent mit allen detektierten Objekten und mit den entsprechenden Trajektorien 8a bis 8e: Sämtliche als Fahrzeuge ausgeführten Objekte 5a bis 5e bewegen sich hier in einem mittleren Bereich der entsprechenden festgelegten virtuellen Fahrspur 9a bis 9c und die stationären Objekte, beispielsweise die Leitplanke 10c mit der Quasitrajektorie 11c, begrenzt die zugehörige virtuelle Fahrspur 9c. So wurde die mittlere virtuelle Fahrspur 9a vorliegend so festgelegt oder bestimmt, dass das dritte und das vierte Objekt 5c, 5d mit ihren jeweiligen Trajektorien 8c, 8d in einem mittleren Bereich der mittleren Fahrspur 9a fahren. Die linke virtuelle Fahrspur 9b wurde hier derart festgelegt, dass die ersten beiden Objekte 5a, 5b die Mitte der linken Fahrspur 9b befahren und diese an ihrem in Fahrtrichtung F linken Rand von den beiden stationären Objekten 10a und 10b begrenzt wird. Die rechte virtuelle Fahrspur 9c wurde im gezeigten Beispiel derart festgelegt, dass das fünfte als Fahrzeug ausgeführte Objekt 5e in einer Mitte dieser rechten Fahrspur 9c fährt und diese an ihrer in Fahrtrichtung F rechten Seite von der als Leitplanke ausgeführten Objekte 10c mit der zugeordneten Quasitrajektorie 11c begrenzt wird. Zugleich sind die drei Fahrspuren vorliegend gleich breit und verlaufen parallel zueinander. Die linke virtuelle Fahrspur und die rechte virtuelle Fahrspur 9b, 9c schließen sich hier dabei direkt an die mittlere Fahrspur 9a an. In the example shown, the specified virtual lanes 9a to 9c marked by dashed lines. The virtual lanes 9a to 9c In this case run consistently with all detected objects and with the corresponding trajectories 8a to 8e : All objects executed as vehicles 5a to 5e move here in a middle area of the corresponding set virtual lane 9a to 9c and the stationary objects, such as the guardrail 10c with the quasi-trajectory 11c , limits the associated virtual lane 9c , This became the middle virtual lane 9a herein set or determined so that the third and the fourth object 5c . 5d with their respective trajectories 8c . 8d in a middle area of the middle lane 9a drive. The left virtual lane 9b was set here so that the first two objects 5a . 5b the middle of the left lane 9b drive and this at its in the direction of travel F left edge of the two stationary objects 10a and 10b is limited. The right virtual lane 9c was set in the example shown so that the fifth executed as a vehicle object 5e in the middle of this right lane 9c drives and this on its right side in the direction of travel F of the executed as a guardrail objects 10c with the associated quasi-trajectory 11c is limited. At the same time, the three lanes are present in the same width and parallel to each other. The left virtual lane and the right virtual lane 9b . 9c close here directly to the middle lane 9a at.

Somit kann im vorliegenden Fall festgestellt werden, dass das eigene Kraftfahrzeug 1 im Augenblick aller Wahrscheinlichkeit etwas zu weit rechts auf der virtuellen Fahrspur 9a und somit vermutlich auch auf der real auf der Straße 6 möglicherweise vorgegebenen Fahrspur fährt. Thus, it can be established in the present case that the own motor vehicle 1 at the moment of all probability, a little too far to the right of the virtual lane 9a and therefore probably on the real road 6 possibly predetermined lane is driving.

Das Verfahren basiert dabei vorliegend darauf, Objekte 5a bis 5e, 10a bis 10c zu berücksichtigen oder auszuwerten, welche sich entsprechend der jeweiligen Annahmen für Fahrzeuge oder stationäre Objekte verhalten. Die Annahme ist hier beispielsweise, dass Objekte 5a bis 5e, welche als Fahrzeuge ausgeführt sind, ihren jeweiligen realen Fahrspuren, und damit auch der virtuellen Fahrspur 9b, 9a, 9c folgen und sich in der Mitte ihrer jeweiligen virtuellen Fahrspur 9a bis 9c aufhalten. Sodann wird hier darauf basierend die genaue Position der eigenen, also mittleren virtuellen Fahrspur 9a aus den auf ihre Konsistenz hin überprüften Trajektorienpunkten oder Trajektorien 8a bis 8e bestimmt, und auch den Objekten 5a bis 5e entsprechend die virtuellen Fahrspuren 9a bis 9c bestimmt. The method is based here on objects 5a to 5e . 10a to 10c be considered or evaluated, which behave according to the respective assumptions for vehicles or stationary objects. For example, the assumption here is that objects 5a to 5e , which are designed as vehicles, their respective real lanes, and thus the virtual lane 9b . 9a . 9c Follow and get in the middle of their respective virtual lane 9a to 9c stop them. Then, based on this, the exact position of your own, so mean virtual lane 9a from the checked for their consistency trajectory points or trajectories 8a to 8e determined, and also the objects 5a to 5e according to the virtual lanes 9a to 9c certainly.

Wie erreicht werden kann, dass die mit den Annahmen konsistenten Objekte ausgewählt werden, soll im Folgenden anhand von 3 erläutert werden. How to make sure that the objects consistent with the assumptions are selected will be described below with reference to FIG 3 be explained.

In 3 ist ein weiteres beispielhaftes Szenario dargestellt, anhand dessen ein beispielhafter Aspekt einer beispielhaften Ausführungsform für ein Verfahren zum Ermitteln einer virtuellen Fahrspur erläutert wird. Gezeigt ist hier das Kraftfahrzeug 1 sowie zwei weitere Kraftfahrzeuge als sich bewegende Objekte 5a, 5b aus einer Vogelperspektive. Ebenfalls eingezeichnet sind die zu den beiden Objekten 5a, 5b gehörigen Trajektorien 8a, 8b. Im gezeigten Beispiel sind nun auch jeweilige Trajektorienpunkte 12a, 12a’ der ersten Trajektorie 8a sowie 12b sowie 12b’ der zweiten Trajektorie 8b dargestellt. Die jeweilige Trajektorie 8a, 8b umfasst dabei sämtliche entsprechende Trajektorienpunkte 12a, 12a’, 12b, 12b’. In 3 FIG. 5 illustrates another exemplary scenario that illustrates an exemplary aspect of an exemplary embodiment of a method for determining a virtual lane. Shown here is the motor vehicle 1 as well as two other motor vehicles as moving objects 5a . 5b from a bird's eye view. Also marked are the to the two objects 5a . 5b belonging trajectories 8a . 8b , In the example shown now are also respective trajectory points 12a . 12a ' the first trajectory 8a such as 12b such as 12b ' the second trajectory 8b shown. The respective trajectory 8a . 8b includes all corresponding trajectory points 12a . 12a ' . 12b . 12b ' ,

Vorliegend ist nun das erste Objekt 5a, welches sich zunächst, also in einem ersten Bereich 13 der Straße 6, parallel zu dem Kraftfahrzeug 1 fortbewegt. In dem Bereich 13 bewegt sich somit das erste Objekt 5a hier konsistent zu der Annahme, dass sich sich bewegende Objekte in der Mitte einer Fahrspur bewegen. In einem zweiten Bereich 13’ ändert jedoch das sich bewegende Objekt 5a vorliegend die Bewegungsrichtung, hier offensichtlich im Rahmen eines Fahrspurwechsels. Die Trajektorienpunkte 12a’, welche die Trajektorie 8a in dem zweiten Bereich 13’ bilden, werden daher vorliegend als Ausreißer erkannt. Dies kann beispielsweise mit dem bekannten RANSAC-Algorithmus oder ähnlichen Algorithmen zum Identifizieren von Ausreißern erfolgen. Entsprechend werden die Trajektorienpunkte 12a’ als inkonsistente Trajektorienpunkte erkannt und vorliegend gelöscht beziehungsweise nicht für das Bestimmen der virtuellen Fahrspuren 9a, 9b berücksichtigt. The present is now the first object 5a , which is initially, ie in a first area 13 the street 6 , parallel to the motor vehicle 1 moves. In that area 13 thus moves the first object 5a here consistent with the assumption that moving objects move in the middle of a lane. In a second area 13 ' however, changes the moving object 5a in this case, the direction of movement, here obviously in the context of a lane change. The trajectory points 12a ' which the trajectory 8a in the second area 13 ' form, are therefore recognized in the present case as outliers. This can be done, for example, with the known RANSAC algorithm or similar algorithms for identifying outliers. The trajectory points become corresponding 12a ' detected as inconsistent trajectory points and deleted here or not for determining the virtual lanes 9a . 9b considered.

Auch in der Trajektorie 8b des zweiten Objekts 5b, welches sich in dem gezeigten Beispiel vor dem Kraftfahrzeug 1, offensichtlich auf derselben Fahrspur, bewegt, werden vorliegend in zwei Bereichen 14’, 14’’ inkonsistente Trajektorienpunkte 12b‘, welche von dem durch die in einem anderen Bereich 14 vorhandenen Trajektorienpunkte 12b bestimmten Verlauf der zweiten Trajektorie 8b nicht entsprechen, als inkonsistente Trajektorienpunkte 12b‘ erkannt und entsprechend ebenfalls gelöscht beziehungsweise nicht für das Bestimmen der virtuellen Fahrspuren 9a, 9b berücksichtigt. Vorliegend können die inkonsistenten Trajektorienpunkte 12b’ beispielsweise aus einem Mangel an Präzision bei dem Erfassen des Objekts 5b stammen oder durch eine nicht geradlinige Fortbewegung des zweiten Objekts 5b verursacht sein. Also in the trajectory 8b of the second object 5b , which in the example shown in front of the motor vehicle 1 , obviously on the same lane, are moved here in two areas 14 ' . 14 '' inconsistent trajectory points 12b ' which by that in another area 14 existing trajectory points 12b certain course of the second trajectory 8b do not match, as inconsistent trajectory points 12b ' recognized and deleted accordingly or not for determining the virtual lanes 9a . 9b considered. In the present case, the inconsistent trajectory points 12b ' for example, lack of precision in capturing the object 5b or by a non-linear movement of the second object 5b be caused.

Entsprechend sind in den ausgewerteten Trajektorien 8a, 8b vorliegend nur noch die konsistenten Trajektorienpunkte 12a, 12b enthalten, welche zu der Annahme bezüglich des mittigen Verlaufs der Trajektorien 8a, 8b auf den jeweiligen virtuellen Fahrspuren 9a, 9b passen. Das geschilderte Vorgehen erhöht die Verlässlichkeit und Genauigkeit der festgelegten virtuellen Fahrspuren 9a, 9b. Corresponding are in the evaluated trajectories 8a . 8b in the present case only the consistent trajectory points 12a . 12b which leads to the assumption concerning the central course of the trajectories 8a . 8b on the respective virtual lanes 9a . 9b fit. The described procedure increases the reliability and accuracy of the defined virtual lanes 9a . 9b ,

In 4 ist ein anderes beispielhaftes Szenario dargestellt, anhand dessen ein weiterer beispielhafter Aspekt einer beispielhaften Ausführungsform eines Verfahrens zum Ermitteln einer virtuellen Fahrspur erläutert wird. In 4 FIG. 12 illustrates another exemplary scenario that illustrates another exemplary aspect of an exemplary embodiment of a method for determining a virtual lane.

Im gezeigten Beispiel bewegt sich ein erstes Objekt 5a mit einer ersten Trajektorie 8a in Fahrtrichtung F schräg links vor dem Kraftfahrzeug 1. Ein zweites Fahrzeug bewegt sich als zweites Objekt 5b mit einer Trajektorie 8b schräg rechts vor dem Kraftfahrzeug 1. Gerade vor dem Kraftfahrzeug 1 bewegt sich vorliegend kein Objekt. Daher kann im gezeigten Beispiel die eigene mittlere virtuelle Fahrspur 9a nicht direkt anhand einer Trajektorie bestimmt werden, wie dies beispielsweise bei dem in 1 gezeigten Szenario der Fall ist. Für die linke virtuelle Fahrspur 9b und die rechte virtuelle Fahrspur 9c ist das Bestimmen jedoch über die beiden Trajektorien 8a und 8b möglich. Da vorliegend bei dem Bestimmen der virtuellen Fahrspuren 9a bis 9c eine Annahme über die virtuellen Fahrspuren berücksichtigt wird, nämlich vorliegend eine Annahme über die Breite B der virtuellen Fahrspuren 9a bis 9c, sowie des Weiteren vorliegend dass die Fahrspuren 9a bis 9c direkt aneinander angrenzen, kann im gezeigten Beispiel aus den beiden Trajektorien 8a und 8b nicht nur die linke und die rechte Fahrspur 9b, 9c festgelegt werden, sondern auch die mittlere Fahrspur 9a. In the example shown, a first object moves 5a with a first trajectory 8a in the direction of travel F diagonally left in front of the vehicle 1 , A second vehicle moves as a second object 5b with a trajectory 8b diagonally right in front of the motor vehicle 1 , Just in front of the motor vehicle 1 no object is moving in the present case. Therefore, in the example shown, the own mean virtual lane 9a can not be determined directly on the basis of a trajectory, as for example in the case of 1 the scenario shown is the case. For the left virtual lane 9b and the right virtual lane 9c is the determination, however, about the two trajectories 8a and 8b possible. As present in determining the virtual lanes 9a to 9c an assumption about the virtual lanes is taken into account, namely in the present case an assumption about the width B of the virtual lanes 9a to 9c , And furthermore present that the lanes 9a to 9c directly adjoin one another, can in the example shown from the two trajectories 8a and 8b not just the left and right lanes 9b . 9c be set, but also the middle lane 9a ,

In 5 ist ein schematisches Flussdiagramm einer beispielhaften Ausführungsform eines Verfahrens zum Ermitteln einer virtuellen Fahrspur dargestellt. Auf ein Erfassen 20 eines sich auf der Straße bewegenden Objektes in seiner Position erfolgt hier das Ermitteln 21 einer Trajektorie des erfassten Objekts durch eine Recheneinrichtung 7 der Fahrspurermittlungsvorrichtung 2. Dabei erfolgt vorliegend zunächst ein Überprüfen 22, ob das erfasste Objekt bereits zuvor erfasst wurde. Ist dies der Fall, so erfolgt hier ein Hinzufügen 23 der neuen Position zu der hinterlegten Trajektorie. Ist dies nicht der Fall, so erfolgt hier das Initialisieren 24 einer neuen Trajektorie. In beiden Fällen erfolgt vorliegend als nächster Schritt ein Bereitstellen 25 der Trajektorie. In 5 FIG. 3 is a schematic flowchart of an exemplary embodiment of a method for determining a virtual lane. On a capture 20 an object moving on the road in its position is determined here 21 a trajectory of the detected object by a computing device 7 the lane detection device 2 , In this case, a check is carried out in the present case 22 whether the detected object has already been captured previously. If this is the case, an addition is made here 23 the new position to the stored trajectory. If this is not the case, the initialization takes place here 24 a new trajectory. In both cases, the next step is provisioning 25 the trajectory.

Als nächstes erfolgt sodann das Auswerten 26 der erfassten Trajektorie. Dieses umfasst hier zunächst ein Bewerten oder Überprüfen 27 der Trajektorienpunkte im Hinblick eine Konsistenz mit dem Verlauf der Trajektorie, mit einem anschließenden Vergleichen 28 eines Ergebnisses des Überprüfens 27 mit einer Referenz. Für die Trajektorienpunkte, deren Ergebnis mit der Referenz nicht übereinstimmt, die inkonsistenten Trajektorienpunkte, erfolgt im gezeigten Beispiel ein Löschen 29. Für die Trajektorienpunkte, deren Ergebnis mit der Referenz übereinstimmt, die konsistenten Trajektorienpunkte, folgt im gezeigten Beispiel ein vorläufiges Bestimmen 30 einer vorläufigen Fahrspur. Die Schritte 20 bis 30 sind mit einem Rahmen 35 versehen, da sie vorliegend für jedes der erfassten Objekte 5a bis 5e (1) beziehungsweise jede der Trajektorien 8a bis 8e (1) parallel durchgeführt werden. Next, the evaluation then takes place 26 the detected trajectory. This includes here first a rating or review 27 the trajectory points in terms of consistency with the course of the trajectory, with a subsequent comparison 28 a result of the review 27 with a reference. For the trajectory points whose result does not agree with the reference, the inconsistent trajectory points, a deletion takes place in the example shown 29 , For the trajectory points whose result agrees with the reference, the consistent trajectory points, a preliminary determination follows in the example shown 30 a temporary lane. The steps 20 to 30 are with a frame 35 given that they are present for each of the detected objects 5a to 5e ( 1 ) or each of the trajectories 8a to 8e ( 1 ) are carried out in parallel.

An das parallel für jedes der erfassten Objekte erfolgende vorläufige Bestimmen schließt sich hier das Bestimmen 32 der virtuellen Fahrspur 9a bis 9c (2) anhand der Vielzahl der vorläufig bestimmten Fahrspuren an. Dabei erfolgt ein Minimieren 31 eines globalen Maßes für eine Verletzung der für die jeweiligen einzelnen Trajektorien hinterlegten Annahmen durch eine festgelegte endgültige virtuelle Fahrspur. Schließlich erfolgt hier das Löschen 33 der vorläufig bestimmten Fahrspuren und damit das Festlegen der endgültigen virtuellen Fahrspur. Es schließt sich vorliegend ein Aktualisieren 34 der Trajektorien an, welches durch die Eigenbewegung des Kraftfahrzeugs 1 bedingt ist. Darauf folgt hier erneut das Erfassen 20 der jeweiligen Objekte. The provisional determination taking place in parallel for each of the detected objects is followed by the determination 32 the virtual lane 9a to 9c ( 2 ) based on the plurality of provisionally determined lanes. This minimizes 31 a global measure of a violation of the assumptions made for the respective individual trajectories by a fixed final virtual lane. Finally, the deletion takes place here 33 the provisionally determined lanes and thus setting the final virtual lane. This is followed by an update 34 the trajectories, which by the proper motion of the motor vehicle 1 is conditional. This is followed by detection again 20 the respective objects.

ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG QUOTES INCLUDE IN THE DESCRIPTION

Diese Liste der vom Anmelder aufgeführten Dokumente wurde automatisiert erzeugt und ist ausschließlich zur besseren Information des Lesers aufgenommen. Die Liste ist nicht Bestandteil der deutschen Patent- bzw. Gebrauchsmusteranmeldung. Das DPMA übernimmt keinerlei Haftung für etwaige Fehler oder Auslassungen.This list of the documents listed by the applicant has been generated automatically and is included solely for the better information of the reader. The list is not part of the German patent or utility model application. The DPMA assumes no liability for any errors or omissions.

Zitierte PatentliteraturCited patent literature

DE 102014004418 A1 [0005]
DE 102010010489 A1 [0006]

Claims

Method for determining a virtual lane ( 9a . 9b . 9c ) for one of a motor vehicle ( 1 ) busy road ( 6 ) by a lane detection device ( 2 ) of the motor vehicle ( 1 ), with the steps: a) Detecting ( 20 ) at least one on the street ( 6 ) moving object ( 5a - 5e ) by a detection device ( 3 ) of the traffic lane detection device ( 2 ); b) Determine ( 21 ) a trajectory ( 8a - 8e ) of the detected object ( 5a - 5e ) by a computing device ( 7 ) of the traffic lane detection device ( 2 ); c) Evaluate ( 26 ) of the determined trajectory ( 8a - 8e ) by the computing device ( 7 ); d) determining ( 32 ) of the at least one virtual lane ( 9a . 9b . 9c ) for the road ( 6 ) based on the course of the evaluated trajectory ( 8a - 8e ) by the computing device ( 7 ).

Method according to Claim 1, characterized in that the detection ( 20 ) of the moving object ( 5a - 5e ) a direction independent detection ( 20 ), in particular the moving object ( 5a - 5e ) in front of and / or laterally and / or behind the motor vehicle ( 1 ) is detected.

Method according to one of the preceding claims, characterized in that the detection ( 20 ) of the moving object ( 5a - 5e ) to a surrounding area of the motor vehicle ( 1 ) is limited, which is limited in a vehicle transverse direction by a predetermined maximum distance.

Method according to one of the preceding claims, characterized in that the evaluation of the trajectory ( 8a - 8e ) a check ( 27 ) of trajectory points ( 12a . 12a ' . 12b . 12b ' ) to a consistency with the course of the trajectory ( 8a - 8e ) and inconsistent trajectory points ( 12a ' . 12b ' ) in the evaluated trajectory ( 8a - 8e ) to be deleted.

Method according to claim 4, characterized in that the checking ( 27 ) using a statistical algorithm for identifying outliers and / or errors, in particular using a random sample consensus algorithm and / or a maximum likelihood-like estimator.

Method according to claim 4 or 5, characterized in that the evaluation ( 26 ) of the trajectory ( 8a - 8e ) a preliminary determination ( 30 ) a virtual lane ( 9a . 9b . 9c ) and in particular checking the trajectory points ( 12a . 12a ' . 12b . 12b ' ) or the trajectory ( 8a - 8e ) to a consistency with the provisionally determined virtual lane ( 9a . 9b . 9c ), and again in particular inconsistent trajectory points ( 12a ' . 12b ' ) in the evaluated trajectory ( 8a - 8e ) to be deleted.

Method according to one of the preceding claims, characterized in that the determining ( 32 ) and / or the preliminary determination ( 30 ) as a function of a trajectory ( 8a - 8e ), in particular the assumption that the trajectory ( 8a - 8e ) in a center or a central area of a respective virtual lane ( 9a . 9b . 9c ) runs.

Method according to one of the preceding claims, characterized in that a plurality of on the road ( 6 ) moving objects ( 5a - 5e ) is detected, for which the respective trajectory ( 8a - 8e ), and correspondingly a plurality of trajectories ( 8a - 8e ) and for determining ( 32 ) and / or the preliminary determination ( 30 ) of the virtual lane ( 9a . 9b . 9c ) is taken into account.

Method according to claims 7 and 8, characterized in that the virtual lane ( 9a . 9b . 9c ) is determined in such a way that a global measure of a violation of the for the respective trajectories ( 8a - 8e ) stored assumptions by the particular virtual lane ( 9a . 9b . 9c ) is minimized.

Method according to claim 9, characterized in that for at least one trajectory ( 8a - 8e ) or virtual lane ( 9a . 9b . 9c ) an assumption is given which refers to at least one other trajectory ( 8a - 8e ) and / or a stationary object ( 10a . 10b . 10c In particular, the assumption relates to a distance (dac, dae, dbd, dce) of the trajectories ( 8a - 8e ) includes each other.

Method according to one of the preceding claims, characterized in that the moving object ( 5a - 5e ) by the computing device ( 7 ), in particular as belonging to one of the following groups: ordinary vehicles, emergency vehicles, motorcycles; and in determining the virtual lane ( 9a . 9b . 9c ) the group of the Trajectory ( 8a - 8e ) belonging object ( 5a - 5e ), in particular an object classified as emergency vehicle and / or motorcycle in determining the lane ( 9a . 9b . 9c ) is ignored.

Method according to one of the preceding claims, characterized in that in addition to the moving object ( 5a - 5e ) at least one stationary object ( 10a . 10b . 10c ), in particular a guardrail and / or a traffic cone and / or a traffic sign and / or a road marking, and the evaluation of the trajectory ( 8a - 8e ) and / or determining ( 32 ) and / or the preliminary determination ( 32 ) of the virtual lane ( 9a . 9b . 9c ) depending on the detected stationary object ( 5a - 5e ) he follows.

Method according to one of the preceding claims, characterized in that in the evaluation of the trajectory ( 8a - 8e ) and / or determining ( 32 ) and / or the preliminary determination ( 30 ) of the virtual lane ( 9a . 9b . 9c ) an assumption about the virtual lane ( 9a . 9b . 9c ), in particular an assumption over a width (B) of the virtual lane ( 9a . 9b . 9c ) and / or an assumption about a spatial relation of the virtual lane ( 9a . 9b . 9c ) to another virtual lane ( 9a . 9b . 9c ).

Lane Detection Device ( 2 ) for a motor vehicle ( 1 ), to determine a virtual lane ( 9a . 9b . 9c ) one of the motor vehicle ( 1 ) busy street ( 6 ), with - a detection device ( 3 ) for detecting ( 20 ) at least one on the street ( 6 ) moving object ( 5a - 5e ); characterized by - a computing device ( 7 ), which is designed to be a trajectory ( 8a - 8e ) of the detected object ( 5a - 5e ), as well as, the detected trajectory ( 8a - 8e ), and at least one virtual lane ( 9a . 9b . 9c ) for the road ( 6 ) based on the course of the evaluated trajectory ( 8a - 8e ).

Motor vehicle ( 1 ) with a lane detection device ( 2 ) according to claim 14.