DE102017130623A1 - Fahrzeug mit Fahrzeug-zu-Infrastruktur und Sensorinformationen - Google Patents
Fahrzeug mit Fahrzeug-zu-Infrastruktur und Sensorinformationen Download PDFInfo
- Publication number
- DE102017130623A1 DE102017130623A1 DE102017130623.4A DE102017130623A DE102017130623A1 DE 102017130623 A1 DE102017130623 A1 DE 102017130623A1 DE 102017130623 A DE102017130623 A DE 102017130623A DE 102017130623 A1 DE102017130623 A1 DE 102017130623A1
- Authority
- DE
- Germany
- Prior art keywords
- vehicle
- vehicle sensor
- computing device
- training system
- data
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
- G08G1/09—Arrangements for giving variable traffic instructions
- G08G1/0962—Arrangements for giving variable traffic instructions having an indicator mounted inside the vehicle, e.g. giving voice messages
- G08G1/09623—Systems involving the acquisition of information from passive traffic signs by means mounted on the vehicle
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/50—Context or environment of the image
- G06V20/56—Context or environment of the image exterior to a vehicle by using sensors mounted on the vehicle
- G06V20/58—Recognition of moving objects or obstacles, e.g. vehicles or pedestrians; Recognition of traffic objects, e.g. traffic signs, traffic lights or roads
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
- G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
- G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
- G08G1/0108—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions based on the source of data
- G08G1/0112—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions based on the source of data from the vehicle, e.g. floating car data [FCD]
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
- G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
- G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
- G08G1/0108—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions based on the source of data
- G08G1/0116—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions based on the source of data from roadside infrastructure, e.g. beacons
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
- G08G1/09—Arrangements for giving variable traffic instructions
- G08G1/0962—Arrangements for giving variable traffic instructions having an indicator mounted inside the vehicle, e.g. giving voice messages
- G08G1/0967—Systems involving transmission of highway information, e.g. weather, speed limits
- G08G1/096708—Systems involving transmission of highway information, e.g. weather, speed limits where the received information might be used to generate an automatic action on the vehicle control
- G08G1/096716—Systems involving transmission of highway information, e.g. weather, speed limits where the received information might be used to generate an automatic action on the vehicle control where the received information does not generate an automatic action on the vehicle control
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/50—Context or environment of the image
- G06V20/56—Context or environment of the image exterior to a vehicle by using sensors mounted on the vehicle
- G06V20/58—Recognition of moving objects or obstacles, e.g. vehicles or pedestrians; Recognition of traffic objects, e.g. traffic signs, traffic lights or roads
- G06V20/582—Recognition of moving objects or obstacles, e.g. vehicles or pedestrians; Recognition of traffic objects, e.g. traffic signs, traffic lights or roads of traffic signs
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Atmospheric Sciences (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
Abstract
Ein Verfahren beinhaltet die Annäherung mit einem Fahrzeug an den ersten Straßenabschnitt mit einem Referenzziel. Anschließend werden Daten über den ersten Streckenabschnitt sowohl von einem Fahrzeugsensor als auch von einem Infrastruktursignal über das Referenzziel gewonnen. Die Informationen des Fahrzeugsensors werden mit den Informationen des Infrastruktursignals verglichen. Abschließend wird der Fahrzeugsensor auf Basis des Infrastruktursignals kalibriert.
Description
- TECHNISCHES GEBIET
- Die vorliegende Offenbarung bezieht sich auf ein Fahrzeugsystem, das Fahrzeug-zu-Infrastruktur-Kommunikations- und Sensorinformationen nutzt, und insbesondere auf ein Fahrzeugsystem zum Identifizieren von Verkehrszeichen und -signalen sowie deren Phasenlage und Zeitsteuerung.
- EINLEITUNG
- Die Erklärungen in diesem Abschnitt stellen lediglich Hintergrundinformationen bereit, die die vorliegende Offenbarung betreffen und dem bisherigen Stand der Technik entsprechen können.
- Fahrzeugfahrten in Gebieten mit hoher Verkehrsdichte/Zeiten erfordern besondere Aufmerksamkeit des Fahrers hinsichtlich des Verkehrsflusses, der Straßenverhältnisse, der Beschilderung und der Verkehrssignale. Autonome oder halbautonome Steuerungsverfahren, wobei ein Fahrzeug mit Vorrichtungen ausgestattet ist, die in der Lage sind, das Fahrzeug in Bezug auf die Straße und den anderen Verkehr auf der Straße zu lokalisieren, werden eingesetzt, um die Fahrersteuerung des Fahrzeugs zu verstärken oder zu ersetzen. Die autonome oder halbautonome Steuerung eines Fahrzeugs kann Fahrerfehler verringern und Fahrern die Möglichkeit zur Verfügung stellen, die verfügbare Zeit für persönliche und arbeitsbezogene Tätigkeiten auf dem Weg zu nutzen. Eine autonome oder halbautonome Steuerung eines Fahrzeugs kann auch das Fahrzeugmanövrieren optimieren, um eine Reduzierung von Verkehrsstaus, eine reduzierte Fahrzeit und einen verbesserten Kraftstoffverbrauch zu gewährleisten.
- Um die autonome oder teilautonome Steuerung des Fahrzeugs zu verbessern, müssen Informationen über Kreuzungen und Beschilderungen an ein Fahrzeug weitergeleitet werden, damit das Fahrzeug angemessen reagieren kann (z. B. Anhalten an einer roten Ampel). Allerdings erfordern intelligente Infrastruktursysteme an jeder Kreuzung Zeit und Geld für die Implementierung.
- ZUSAMMENFASSUNG
- Ein Verfahren beinhaltet die Annäherung mit einem Fahrzeug an den ersten Straßenabschnitt mit einem Referenzziel. Anschließend werden Daten über den ersten Streckenabschnitt sowohl von einem Fahrzeugsensor als auch von einem Infrastruktursignal über das Referenzziel gewonnen. Die Informationen des Fahrzeugsensors werden mit den Informationen des Infrastruktursignals verglichen. Abschließend wird der Fahrzeugsensor auf Basis des Infrastruktursignals kalibriert.
- Ein Fahrzeugsensor-Trainingssystem beinhaltet eine erste Rechenvorrichtung, die dazu konfiguriert ist, dynamische Daten von einem Host-Fahrzeug zu empfangen. Darüber hinaus ist eine Empfangsvorrichtung konfiguriert, um Echtzeit-Objekt-Identifikationsdaten von einem Referenzziel zu empfangen. Abschließend wird eine zweite Rechenvorrichtung konfiguriert, um die dynamischen Daten der ersten Rechenvorrichtung und die Echtzeit-Objekt-Identifikationsdaten der Empfangsvorrichtung zu erfassen. Die zweite Rechenvorrichtung ist konfiguriert, um einen Fahrzeugsensor mit den Echtzeit-Objekt-Identifikationsdaten zu trainieren.
- Ein Verfahren beinhaltet die Annäherung mit einem Fahrzeug an einen ersten Straßenabschnitt mit einer beschreibenden Beschilderung. Anschließend werden Daten über die beschreibende Beschilderung sowohl von einem fahrzeugseitigen Sensor als auch von einem Infrastruktursignal über die beschreibende Beschilderung gewonnen. Die Informationen des Fahrzeugsensors werden mit den Informationen des Infrastruktursignals verglichen. Abschließend wird der Fahrzeugsensor darauf trainiert, die beschreibende Beschilderung zu identifizieren, wenn er nur mit den Informationen des Fahrzeugsensors versehen wird.
- Weitere Anwendungsbereiche werden aus der hierin bereitgestellten Beschreibung ersichtlich. Es versteht sich, dass die Beschreibung und die spezifischen Beispiele nur dem Zweck der Veranschaulichung dienen und nicht dazu beabsichtigt sind, den Umfang der vorliegenden Offenbarung zu begrenzen.
- Figurenliste
- Die hierin beschriebenen Zeichnungen dienen nur dem Zweck der Veranschaulichung und sind nicht dazu beabsichtigt, den Umfang der vorliegenden Offenbarung auf irgendeine Weise zu begrenzen.
-
1 ist eine schematische Ansicht eines exemplarischen Host-Fahrzeugs, das sich einem Referenzziel gemäß der vorliegenden Offenlegung nähert; -
2 ist ein Blockdiagramm eines Basis-Hardwaresystems zur Verwendung mit dem Host-Fahrzeug von1 ; -
3 ist ein Flussdiagramm eines Verfahrens zur Identifizierung von Verkehrszeichen und -signalen und deren Phasenlage und Zeitsteuerung; und -
4 ist eine weitere schematische Ansicht eines exemplarischen Host-Fahrzeugs, das sich einem Referenzziel gemäß der vorliegenden Offenlegung nähert. - AUSFÜHRLICHE BESCHREIBUNG
- Die folgende Beschreibung ist ihrer Art nach lediglich exemplarisch und beabsichtigt nicht, die vorliegende Offenbarung, Anwendung oder Verwendungen in irgendeiner Weise einzuschränken. Es wird darauf hingewiesen, dass in allen Zeichnungen die gleichen Bezugszeichen auf die gleichen oder entsprechenden Teile und Merkmale verweisen. Weitere Richtungen, wie z. B. „oben“, „seitlich“, „rückwärts“, „untere“ und „obere“, werden zu Veranschaulichungszwecken verwendet und sollen, sofern nicht anders angegeben, nicht zur Erfordernis spezifischer Ausrichtungen führen. Diese Richtungen sind lediglich als Referenzrahmen in Bezug auf die Beispiele angegeben, können jedoch in alternativen Anwendungen geändert werden.
- Unter Bezugnahme nun auf
1 ist ein exemplarisches Hardwaresystem10 für das dynamische Training eines Fahrzeugsensorsystems zum Identifizieren von Verkehrszeichen und -signalen sowie deren Phasenlage und Zeitsteuerung und zum Kalibrieren des Fahrzeugsensorsystems in einem Host-Fahrzeug12 dargestellt. Das Host-Fahrzeug12 beinhaltet das System10 am Fahrzeug, während das Host-Fahrzeug12 entlang einer Fahrstrecke14 fährt. Das System10 ist an die Struktur des Host-Fahrzeugs12 anzubringen und/oder mit ihr zu integrieren. - Mit Bezug nun auf
2 beinhaltet das Hardwaresystem10 einen Fahrzeugsensor16 (z. B. ein kamerabasiertes Sensorsystem) und eine Steuerung18 . Der Fahrzeugsensor16 wird zum Identifizieren und Erkennen von signatorischen Objekten, Ampeln und deren Phasen in Bezug auf das Fahrzeug verwendet, um dem Fahrzeug Informationen zum Fahren zur Verfügung zu stellen. Obgleich andere herkömmliche Arten von Sensoren verwendet werden können, ist der Sensor16 vorzugsweise entweder ein elektromagnetischer Radarsensor, ein Laserradarsensor oder nur ein gepulster Infrarot-Lasersensor. Der Sensor16 ist vorzugsweise am oder in der Nähe des seitlichen Umfangs des Fahrzeugs12 angebracht, um so eine optimale Sichtverbindung zu ermöglichen, wenn sich ein Objekt in der Nähe des Fahrzeugumfangs befindet. Obgleich in1 nur ein Fahrzeugsensor16 dargestellt ist, ist zu verstehen, dass sich mehrere Sensoren an verschiedenen Punkten entlang des Umfangs des Fahrzeugs12 befinden können, um so das Erkennen eines Objekts bei Annäherung aus jeder Richtung zu erleichtern. - Weiter beinhaltet die Steuerung
18 in2 eine erste Rechenvorrichtung20 , eine Sende-/Empfangs (T/R)-vorrichtung 22 und eine zweite Rechenvorrichtung24 . Die erste Rechenvorrichtung20 ist zum Verarbeiten von dynamischen Daten26 für das Fahrzeug vorgesehen. Diese dynamischen Daten26 können beispielsweise Echtzeitdaten bezüglich des Geschwindigkeitsniveaus, der Beschleunigungsrate, der Gierrate, der Lenkradposition, der Bremsposition, der Drosselklappenstellung und/oder der Getriebestellung des Fahrzeugs beinhalten. Diese Echtzeitdaten werden von verschiedenen Fahrzeugsensoren und/oder - systemen (nicht dargestellt) über elektrische Anschlussverbindungen an die erste Rechenvorrichtung20 übermittelt. - Die T/R-Vorrichtung 22 der Steuerung
18 beinhaltet sowohl einen Sender28 als auch einen Empfänger30 , die elektrisch mit einer richtungsabhängigen Antenne32 verbunden sind. Der Sender28 und Empfänger30 können breitbandige Hochfrequenz-Sender/Empfänger sein, die in der Lage sind, über die Antenne32 elektromagnetische Hochfrequenz (RF)-Signale über breitbandige Signalfrequenzen zu senden und zu empfangen. Die Richtantenne32 wird sowohl zum Richten und Senden eines elektromagnetischen Hochfrequenzsignals zum Objekt als auch zum Empfangen eines Signals vom Objekt verwendet. Die Richtantenne32 erzeugt ein Strahlungsmuster, das auf das Objekt gerichtet ist. Es ist jedoch zu verstehen, dass zwei getrennte Antennen, eine für die gerichtete Übertragung und eine für den Empfang, alternativ anstelle der einzelnen Richtantenne32 verwendet werden können. - Die zweite Rechenvorrichtung
24 der Steuerung18 ist für den Vergleich und die Zusammenstellung der Werte der ersten Rechenvorrichtung20 und der T/R-Vorrichtung 22 sowie für die Vorhersage der Phasenlage und der Zeitsteuerung der Verkehrssignale vorgesehen. Um einen derartigen Vergleich, Zusammenstellung und Vorhersage zu erleichtern, ist die zweite Rechenvorrichtung24 elektrisch mit der ersten Rechenvorrichtung 20, sowohl mit dem Sender28 als auch mit dem Empfänger30 der T/R-Vorrichtung 22 und mit dem Fahrzeugsensor16 über entsprechende elektrische Anschlussverbindungen verbunden. Die zweite Rechenvorrichtung24 kann ihrerseits die vorhergesagte Phasenlage und die vorhergesagte Zeitsteuerung verwenden, um die Zeitsteuerung von Verkehrssignalen in Abwesenheit von V2I-Informationen vorherzusagen, wie im Folgenden näher beschrieben wird. Darüber hinaus kann die zweite Rechenvorrichtung24 den Sensor auch dynamisch trainieren, um neue Verkehrszeichen zu erkennen, wenn sie angetroffen werden. - Unter Bezugnahme auf
3 und fortgesetzter Bezugnahme auf1 kann sich das Host-Fahrzeug12 gemäß einem Vorgang100 den für V2I (d. h. Fahrzeug-zu-Infrastruktur) und Sensorsysteme gemeinsamen Referenzobjekten nähern und diese identifizieren. Das Referenzzielobjekt ist in diesem Fall beispielsweise ein Ampelsignalpfosten36 , jedoch sollte verstanden werden, dass es sich bei dem Referenzzielobjekt um jede Art von signalisierendem Zielobjekt handeln kann, wie zum Beispiel Stoppschilder, Vorfahrtsschilder, Baustellenschilder usw. - In Bezug auf den Ampelsignalpfosten
36 kann ein aktiver Transponder40 mit Antenne42 auf dem Ampelsignalpfosten36 platziert und montiert werden. Der Transponder 40 ist typischerweise eine kleine Mikroprozessorvorrichtung mit einer Empfängerschaltung und einer Senderschaltung, die elektrisch mit der Antenne42 verbunden ist. Mit Ausnahme der Antenne42 ist die Mikroprozessorvorrichtung des Transponders40 in einer kleinen Schutzbox oder einem Container, der am Ampelsignalpfosten36 montiert ist, untergebracht. Obgleich die Mikroprozessorvorrichtung mit elektrischer Energie betrieben werden kann, die von der gleichen Stromquelle stammt, die auch für die Beleuchtung der Lampe im Ampelsignalpfosten36 verwendet wird, wird die Mikroprozessorvorrichtung vorzugsweise von wiederaufladbaren Batterien gespeist, die periodisch mit einem externen Energiekollektor wie z. B. einem Solarkollektor geladen werden. Alternativ können die Ampelinformationen auch über andere Kommunikationsmittel (z. B. von einem Cloud-basierten System) empfangen werden. - Der Vorgang
100 kann entweder mit einer V2I Eingangsauslösung (Schritt102 ) oder einer Sensoreingangsauslösung (Schritt104 ) beginnen. Im Hinblick auf die V2I-Einleitung kann der Transponder40 mindestens die Ampelphase und die Zeitinformation zur Verfügung stellen. Der Transponder40 kann auch Informationen über die Straßenbauarbeiten, die Sperrung der Fahrspur, die Geschwindigkeitsbegrenzung, die Kurvengeschwindigkeit, den Bahnübergang und ähnliches bereitstellen. Insbesondere kann der Transponder40 sowohl dynamische als auch statische Informationen für die Fahrzeugbewegung entlang der Fahrstrecke14 bereitstellen. Diese Informationen können über die Antenne42 an das Host-Fahrzeug12 am Empfänger30 der T/R-Vorrichtung 22 übertragen werden. Im Hinblick auf die Sensorauslösung kann der Fahrzeugsensor16 die Echtzeitposition des Referenzziels (d. h. des Ampelsignalpfostens36 ) relativ zum Host-Fahrzeug12 erfassen, während er gleichzeitig Bilddaten empfängt, die sich auf die Art des zu erfassenden Objekts beziehen (z. B. Ampel, derzeit in der roten Phase). Diese erfassten Echtzeit-Objektdaten werden an die zweite Rechenvorrichtung24 der Steuerung18 übermittelt. - Insbesondere wenn das Host-Fahrzeug
12 der Fahrstrecke14 folgt und sich dem Ampelsignalpfosten36 so nähert, dass der Ampelsignalpfosten36 innerhalb eines vorbestimmten Erfassungsbereichs (z. B. 20 Meter) der Antenne32 auf dem Host-Fahrzeug 12 liegt, empfängt die Antenne32 die vom Transponder40 gesendeten Informationen. Diese Informationen werden von der T/R-Vorrichtung 22 an die zweite Rechenvorrichtung24 weitergeleitet. Im Allgemeinen werden gleichzeitig relevante dynamische Echtzeit-Fahrzeugdaten26 von der ersten Rechenvorrichtung20 an die zweite Rechenvorrichtung24 übermittelt. Darüber hinaus erfasst der Fahrzeugsensor16 auf dem Host-Fahrzeug12 die relative Position des Referenzziels in Bezug auf das Host-Fahrzeug12 und übermittelt relative Objektpositionsdaten an die zweite Rechenvorrichtung24 der Steuerung18 . - Unter Verwendung der Echtzeit-Objektpositionsdaten (d. h. vom Transponder
40 ), der dynamischen Echtzeit-Fahrzeugdaten26 und der relativen Objekttyp- und Positionsdaten (d. h. vom Fahrzeugsensor16 ) identifiziert die zweite Rechenvorrichtung24 dann in Schritt108 die wichtigsten Verkehrssignal- und Verkehrszeicheninformationen. Insbesondere priorisiert das System Informationen, die mit verschiedenen Verfahren empfangen werden (z. B. werden Schilder in der näheren Umgebung höher priorisiert, Sicherheitszeichen haben Vorrang vor denen der Zweckmäßigkeit). Darüber hinaus vergleicht die zweite Rechnervorrichtung24 in Schritt110 die empfangenen Daten und bestimmt, welche Art von Daten vorhanden sind (z. B. V2I nur 112, Sensor nur 114, V2I-Eingang und Sensoreingangsdaten116 ). - In Situationen, in denen die zweite Rechenvorrichtung
24 feststellt, dass V2I nur 112 Informationen zur Verfügung stehen (z. B. Sensor ist ausgefallen oder wurde blockiert), geht der Vorgang100 zu Schritt116 über und überprüft nur die V2I-Daten, bevor er zu einer relevanten Sicherheitsanwendung in Schritt118 übergeht. Die Sicherheitsanwendung kann die Benachrichtigung des Fahrers über bevorstehende Verkehrssituationen, das Anhalten des Fahrzeugs, die Alarmierung von Fahrzeugen in der Nähe oder von Fußgängern beinhalten. Der nur V2I-Vorgang sammelt die übermittelten V2I-Informationen zum Erweitern des Systems, wie zum Beispiel die Signaltaktung und die Beschreibung der Kreuzung. - In Situationen, in denen die zweite Rechenvorrichtung
24 feststellt, dass nur 114 Informationen über den Sensor verfügbar sind (z. B. Kreuzung ist nicht mit V2I ausgestattet), geht der Vorgang100 zu Schritt120 über und verwendet verfügbare zusätzliche Daten, um die Kreuzung zu kartieren, bevor er zur entsprechenden Sicherheitsanwendung in Schritt118 übergeht. Als ein Beispiel kann das System Kartendaten (Straßen- und Kreuzungsgeometrie) aus V2I-Informationen, die von benachbarten, mit V2I ausgestatteten Kreuzungen bereitgestellt werden, aus einem Cloud-basierten System verwenden oder Heuristiken und frühere Fahrdaten von häufigen Routen verwenden, um verbesserte Signalinformationen bereitzustellen. An derartigen Kreuzungen kann der Fahrzeugsensor16 die Signalphase nur unter Verwendung der Sensorinformationen erkennen und die Signalzeit anhand von Informationen vorhersagen, die an vorhergehenden, mit V2I ausgestatteten Kreuzungen, dem Cloud-basierten System oder Heuristiken und früheren Fahrdaten empfangen wurden. Die zuvor empfangenen Informationen können eine lokalisierte Karte enthalten, um Stoppbalken und Verkehrssignale an nahe gelegenen Kreuzungen besser zu erkennen und die Vorhersage des Zeitverhaltens von Signalen zu verbessern. - Wenn jedoch sowohl der V2I-Eingang als auch die Sensoreingangsdaten
116 verfügbar sind, geht der Vorgang100 zu Schritt122 über und kombiniert die V2I- und Sensorinformationen, um den Sensor zu kalibrieren und zu trainieren. Insbesondere werden bei Auslösung der Kombifunktion verschiedene Eingänge an die zweite Rechenvorrichtung 24 gesendet, um mittels aktueller Signalphasen- und Zeitinformation den Fahrzeugsensor216 zu kalibrieren. Die bereitgestellten Informationen können auch Signalzeitpunkte und Kreuzungsbeschreibungen für nicht mit V2I ausgestattete Kreuzungen in der Umgebung beinhalten, wie vorstehend beschrieben. Auch hier wird dann in Schritt118 die entsprechende Sicherheitsanwendung eingeleitet und der Prozess wird beendet. Diese Kombinationsfunktion der V2I- und Sensorinformationen ermöglicht das Erkennen von Ampeln und Schildern bei höheren Geschwindigkeiten und Entfernungen sowie bei schlechter Sicht. - Zusätzlich zu dem vorstehend beschriebenen exemplarischen Szenario im Hinblick auf
1 ist davon auszugehen, dass sich jedes Referenzziel mit einem geeigneten Typ von konventionellen Transpondern, ob aktiv oder passiv, oder herkömmlich, auf einem bestimmten Objekt befinden kann und somit als Mittel zum Identifizieren des Objekts gegenüber einem Host-Fahrzeug gemäß der vorliegenden Erfindung verwendet werden kann. - Darüber hinaus und als sekundäres Beispiel, das in Bezug auf
4 beschrieben wird, kann ein Host-Fahrzeug212 auf einer Fahrstrecke214 zu einem stationären Referenzobjekt (z. B. Kurvenschild236 ) fahren. Das Kurvenschild236 kann ein Zeichen dafür sein, dass das Fahrzeug noch nicht angetroffen wurde und noch nicht in die Fahrzeugsysteme einprogrammiert ist. Als solches kann der Fahrzeugsensor216 das neue Verkehrszeichen erkennen und V2I-Nachrichten oder ein anderes Verfahren (z.B. über V2I-Kommunikationsvorrichtungen, die sich auf anderen Fahrzeugen befinden (nicht dargestellt), ein drahtloses Fernkommunikationssystem258 , ein entferntes Satellitensystem260 und/oder ein Cloud-basiertes Computersystem262 ) verwenden, um das Sensorsystem hinsichtlich der Bedeutung und Behandlung des Verkehrszeichens zu trainieren. Diese Informationen können auf dem Fahrzeug212 gespeichert oder an eine andere externe Quelle weitergegeben werden. Einmal gespeichert, kann das Verkehrszeichen bei einer späteren Begegnung mit einem anderen ähnlichen Verkehrszeichen (z. B. Zeichen264 verstanden werden. Dieses On-Board-Training für neue Schilder ermöglicht regionsbasiertes Lernen mit minimaler Vorabspeicherung von Informationen rund um die Beschilderung. Dies ist besonders wichtig in Regionen, die aus Datenschutzgründen keine Konnektivität zulassen. - Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung werden hierin beschrieben. Diese Beschreibung ist nur als Beispiel zu verstehen und Variationen, die sich nicht vom Kern der Offenbarung entfernen, werden somit als im Umfang der Offenbarung befindlich verstanden. Die Figuren sind nicht unbedingt maßstabsgerecht; einige Merkmale können größer oder kleiner dargestellt sein, um die Einzelheiten bestimmter Komponenten zu veranschaulichen. Folglich sind die hierin offenbarten aufbau- und funktionsspezifischen Details nicht als einschränkend zu verstehen, sondern lediglich als repräsentative Grundlage, um den Fachleuten die verschiedenen Arten und Weisen der Nutzung der vorliegenden Erfindung zu vermitteln. Wie der Fachleute verstehen, können verschiedene Merkmale, die mit Bezug auf beliebige der Figuren dargestellt und beschrieben werden, mit Merkmalen kombiniert werden, die in einer oder mehreren anderen Figuren dargestellt sind, um Ausführungsformen zu erzeugen, die nicht explizit dargestellt oder beschrieben sind. Die Kombinationen der dargestellten Merkmale stellen repräsentative Ausführungsformen für verschiedene Anwendungen bereit. Beliebige Kombinationen und Modifikationen der Merkmale, die mit den Lehren dieser Offenbarung übereinstimmen, könnten jedoch für bestimmte Anwendungen und Implementierungen erwünscht sein.
Claims (10)
- Fahrzeugsensor-Trainingssystem, umfassend: eine erste Rechenvorrichtung, die dazu konfiguriert ist, dynamische Daten von einem Host-Fahrzeug zu empfangen; eine Empfangsvorrichtung, die dazu konfiguriert ist, Echtzeit-Objektidentifizierungsdaten von einem Referenzziel zu empfangen; und eine zweite Rechenvorrichtung, die dazu konfiguriert ist, die dynamischen Daten von der ersten Rechenvorrichtung und die Echtzeit-Objektidentifizierungsdaten von der Empfangsvorrichtung zusammenzuführen, worin die zweite Rechenvorrichtung dazu konfiguriert ist, einen Fahrzeugsensor mit den Echtzeit-Objektidentifizierungsdaten zu trainieren.
- Fahrzeugsensor-Trainingssystem nach
Anspruch 1 , worin die dynamischen Daten eine von einem Fahrzeug-Geschwindigkeitsniveau, einer Fahrzeugbeschleunigungsrate, einer Fahrzeug-Gierrate, einer Fahrzeug-Lenkradposition, einer Fahrzeug-Bremsposition, einer Fahrzeug-Drosselklappenstellung und einer Fahrzeug-Getriebestellung beinhalten. - Fahrzeugsensor-Trainingssystem nach
Anspruch 1 , worin die dynamischen Daten über den Fahrzeugsensor an die erste Rechenvorrichtung übermittelt werden. - Fahrzeugsensor-Trainingssystem nach
Anspruch 1 , worin die Empfangsvorrichtung mit einer Antenne verbunden ist, die dazu konfiguriert ist, ein elektromagnetisches Hochfrequenzsignal vom Referenzziel zu empfangen. - Fahrzeugsensor-Trainingssystem nach
Anspruch 4 , worin das elektromagnetische Hochfrequenzsignal mindestens die Echtzeit-Objektidentifikationsdaten beinhaltet. - Fahrzeugsensor-Trainingssystem nach
Anspruch 1 , worin die zweite Rechenvorrichtung weiter bestimmt, ob die Daten von der ersten Rechenvorrichtung und der Empfangsvorrichtung dasselbe Objekt identifizieren. - Fahrzeugsensor-Trainingssystem nach
Anspruch 6 , worin die zweite Rechenvorrichtung eine Priorität zwischen den dynamischen Daten und den Echtzeit-Objektidentifizierungsdaten identifiziert, wenn die Daten ein anderes Objekt als das der Empfangsvorrichtung identifizieren. - Fahrzeugsensor-Trainingssystem nach
Anspruch 1 , worin die Echtzeit-Objektidentifikationsdaten ein Infrastruktursignal beinhalten, das die beschreibende Beschilderung identifiziert. - Fahrzeugsensor-Trainingssystem nach
Anspruch 8 , worin der Fahrzeugsensor basierend auf dem Infrastruktursignal kalibriert ist. - Fahrzeugsensor-Trainingssystem nach
Anspruch 9 , worin ein Benachrichtigungsvorgang durchgeführt wird, nachdem der Fahrzeugsensor kalibriert wurde.
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US15/387,763 US10276043B2 (en) | 2016-12-22 | 2016-12-22 | Vehicle system using vehicle-to-infrastructure and sensor information |
US15/387,763 | 2016-12-22 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
DE102017130623A1 true DE102017130623A1 (de) | 2018-06-28 |
Family
ID=62510004
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
DE102017130623.4A Pending DE102017130623A1 (de) | 2016-12-22 | 2017-12-19 | Fahrzeug mit Fahrzeug-zu-Infrastruktur und Sensorinformationen |
Country Status (3)
Country | Link |
---|---|
US (2) | US10276043B2 (de) |
CN (1) | CN108230713B (de) |
DE (1) | DE102017130623A1 (de) |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
DE102020211483A1 (de) | 2020-09-14 | 2022-03-17 | Robert Bosch Gesellschaft mit beschränkter Haftung | Verfahren zum Testen eines Sensorsystems eines Kraftfahrzeugs |
DE102022207725A1 (de) | 2022-07-27 | 2024-02-01 | Robert Bosch Gesellschaft mit beschränkter Haftung | Verfahren und Vorrichtung zum Kalibrieren eines Infrastruktursensorsystems |
DE102023110815A1 (de) | 2022-09-15 | 2024-04-04 | GM Global Technology Operations LLC | Erweitern von fahrspurmarkierungen und verkehrszeichen für insassenachtsamkeit |
US11971544B2 (en) | 2022-05-20 | 2024-04-30 | GM Global Technology Operations LLC | Hybrid augmented reality head-up display for creating an edge-to-edge augmented reality view |
US20240393670A1 (en) * | 2023-05-25 | 2024-11-28 | GM Global Technology Operations LLC | Reconfigurable display system |
Families Citing this family (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US11232350B2 (en) * | 2017-11-29 | 2022-01-25 | Honda Motor Co., Ltd. | System and method for providing road user classification training using a vehicle communications network |
US20200082722A1 (en) * | 2018-09-10 | 2020-03-12 | Ben Zion Beiski | Systems and methods for improving the detection of low-electromagnetic-profile objects by vehicles |
US11430044B1 (en) * | 2019-03-15 | 2022-08-30 | Amazon Technologies, Inc. | Identifying items using cascading algorithms |
US10916130B2 (en) * | 2019-03-25 | 2021-02-09 | Baidu Usa Llc | Dynamic right of way traffic system |
JP7382791B2 (ja) * | 2019-10-30 | 2023-11-17 | 株式会社日立製作所 | 異常判定装置、車両支援システム |
US11367347B2 (en) | 2020-02-24 | 2022-06-21 | Ford Global Technologies, Llc | Enhanced sensor operation |
US11753012B2 (en) * | 2020-09-30 | 2023-09-12 | Toyota Research Institute, Inc. | Systems and methods for controlling the operation of an autonomous vehicle using multiple traffic light detectors |
Family Cites Families (46)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6658336B2 (en) | 2001-05-11 | 2003-12-02 | General Motors Corporation | Method and system of cooperative collision mitigation |
US6812832B2 (en) | 2002-11-26 | 2004-11-02 | General Motors Corporation | Vehicle communication system with integrated pre-impact sensing |
US20060106538A1 (en) | 2004-11-12 | 2006-05-18 | Browne Alan L | Cooperative collision mitigation |
US7729857B2 (en) | 2005-08-18 | 2010-06-01 | Gm Global Technology Operations, Inc. | System for and method of detecting a collision and predicting a vehicle path |
US7444241B2 (en) | 2005-12-09 | 2008-10-28 | Gm Global Technology Operations, Inc. | Method for detecting or predicting vehicle cut-ins |
US20070182623A1 (en) * | 2006-02-03 | 2007-08-09 | Shuqing Zeng | Method and apparatus for on-vehicle calibration and orientation of object-tracking systems |
US7797108B2 (en) | 2006-10-19 | 2010-09-14 | Gm Global Technology Operations, Inc. | Collision avoidance system and method of aiding rearward vehicular motion |
US8355852B2 (en) | 2007-05-04 | 2013-01-15 | GM Global Technology Operations LLC | Slow or stopped vehicle ahead advisor with digital map integration |
CN101796375B (zh) | 2007-08-29 | 2013-03-13 | 大陆-特韦斯贸易合伙股份公司及两合公司 | 通过特征地点对车辆位置的校正 |
US8103449B2 (en) * | 2008-10-24 | 2012-01-24 | GM Global Technology Operations LLC | Configurable vehicular time to stop warning system |
DE102011107111A1 (de) * | 2011-07-12 | 2013-01-17 | Continental Automotive Gmbh | Verfahren und Kommunikationssystem zum Empfang von Daten bei der drahtlosen Fahrzeug-zu-Umgebung-Kommunikation |
DE102011109387A1 (de) * | 2011-08-04 | 2013-02-07 | Conti Temic Microelectronic Gmbh | Verfahren zur Erkennung von Verkehrszeichen |
KR101231534B1 (ko) | 2011-10-17 | 2013-02-07 | 현대자동차주식회사 | 차량간 통신을 이용한 위치보정신호 정확도 개선 방법 및 그 시스템 |
WO2013084225A1 (en) * | 2011-12-05 | 2013-06-13 | Brightway Vision Ltd. | Smart traffic sign system and method |
DE102012200182A1 (de) * | 2012-01-09 | 2013-07-11 | Robert Bosch Gmbh | Verfahren zum Unterstützen eines Fahrers |
US9145140B2 (en) * | 2012-03-26 | 2015-09-29 | Google Inc. | Robust method for detecting traffic signals and their associated states |
US8761991B1 (en) * | 2012-04-09 | 2014-06-24 | Google Inc. | Use of uncertainty regarding observations of traffic intersections to modify behavior of a vehicle |
US9253753B2 (en) * | 2012-04-24 | 2016-02-02 | Zetta Research And Development Llc-Forc Series | Vehicle-to-vehicle safety transceiver using time slots |
DE102012210069A1 (de) * | 2012-06-14 | 2013-12-19 | Continental Teves Ag & Co. Ohg | Verfahren und System zum Anpassen eines Anfahrverhaltens eines Fahrzeugs an eine Verkehrssignalanlage sowie Verwendung des Systems |
US9158980B1 (en) * | 2012-09-19 | 2015-10-13 | Google Inc. | Use of relationship between activities of different traffic signals in a network to improve traffic signal state estimation |
DE102012108862A1 (de) * | 2012-09-20 | 2014-05-28 | Continental Teves Ag & Co. Ohg | Verfahren zur Kalibrierung mehrerer Umfeldsensoren in einem Fahrzeug |
US8972145B2 (en) * | 2013-03-15 | 2015-03-03 | Bayerische Motoren Werke Aktiengesellscahft | Systems and methods for predicting traffic signal information |
CN103200526B (zh) * | 2013-03-27 | 2015-09-23 | 山东大学 | 一种基于路边基站的车载自组织网络路由的方法 |
US9881220B2 (en) * | 2013-10-25 | 2018-01-30 | Magna Electronics Inc. | Vehicle vision system utilizing communication system |
KR101545722B1 (ko) | 2013-11-26 | 2015-08-19 | 현대모비스 주식회사 | 차량 위치 보정 제어 장치와 이를 구비하는 차량 위치 보정 시스템 및 방법 |
KR101535873B1 (ko) | 2013-11-29 | 2015-07-24 | 현대모비스 주식회사 | 위성측위시스템과 추측 항법을 융합한 차량 위치 추정 시스템 및 방법 |
KR101912914B1 (ko) * | 2014-01-17 | 2018-10-29 | 주식회사 만도 | 전방 카메라를 이용한 속도제한 표지판 인식 시스템 및 방법 |
CN106415686B (zh) * | 2014-04-18 | 2019-10-18 | 金泰克斯公司 | 可训练收发器和摄像系统及方法 |
KR101737791B1 (ko) * | 2014-10-23 | 2017-05-19 | 현대모비스 주식회사 | 교통 표지판 인식 장치 및 그 동작 방법 |
US20160231746A1 (en) * | 2015-02-06 | 2016-08-11 | Delphi Technologies, Inc. | System And Method To Operate An Automated Vehicle |
JP6154839B2 (ja) * | 2015-03-18 | 2017-06-28 | 本田技研工業株式会社 | 道路標識判断装置及び道路標識判断方法 |
US10591592B2 (en) * | 2015-06-15 | 2020-03-17 | Humatics Corporation | High-precision time of flight measurement systems |
US20160363935A1 (en) * | 2015-06-15 | 2016-12-15 | Gary Shuster | Situational and predictive awareness system |
JP6288859B2 (ja) * | 2015-07-07 | 2018-03-07 | 本田技研工業株式会社 | 車両制御装置、車両制御方法、および車両制御プログラム |
CN105025440B (zh) * | 2015-07-09 | 2018-10-19 | 深圳天珑无线科技有限公司 | 室内外场景检测方法及设备 |
US20170024621A1 (en) * | 2015-07-20 | 2017-01-26 | Dura Operating, Llc | Communication system for gathering and verifying information |
CN105069842A (zh) * | 2015-08-03 | 2015-11-18 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 道路三维模型的建模方法和装置 |
CN105227632A (zh) * | 2015-08-28 | 2016-01-06 | 宇龙计算机通信科技(深圳)有限公司 | 车辆信息处理方法、终端、服务器及车载系统 |
EP3144918B1 (de) * | 2015-09-21 | 2018-01-10 | Urban Software Institute GmbH | Computersystem und verfahren zur überwachung eines verkehrssystem |
DE102016003424B4 (de) * | 2016-03-21 | 2023-09-28 | Elektrobit Automotive Gmbh | Verfahren und Vorrichtung zum Erkennen von Verkehrszeichen |
CN105788326B (zh) * | 2016-04-21 | 2019-11-12 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 交通标志发送端和交通标志识别系统 |
EP3309721A1 (de) * | 2016-09-23 | 2018-04-18 | KPIT Technologies Ltd. | Autonome systemvalidierung |
DE102016223350A1 (de) * | 2016-11-24 | 2018-05-24 | Robert Bosch Gmbh | Verfahren zum Bereitstellen eines Signals für wenigstens ein Fahrzeug |
EP3333827A1 (de) * | 2016-12-12 | 2018-06-13 | Hitachi, Ltd. | Fahrassistenzvorrichtung mit mensch-maschine-schnittstellensystem |
JP6699610B2 (ja) * | 2016-12-20 | 2020-05-27 | 株式会社オートネットワーク技術研究所 | 車車間通信システム、路側通信装置及び車車間通信方法 |
US10458810B2 (en) * | 2017-12-21 | 2019-10-29 | GM Global Technology Operations LLC | Traffic light state assessment |
-
2016
- 2016-12-22 US US15/387,763 patent/US10276043B2/en active Active
-
2017
- 2017-12-15 CN CN201711360333.5A patent/CN108230713B/zh active Active
- 2017-12-19 DE DE102017130623.4A patent/DE102017130623A1/de active Pending
-
2019
- 2019-03-13 US US16/351,881 patent/US11626015B2/en active Active
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
DE102020211483A1 (de) | 2020-09-14 | 2022-03-17 | Robert Bosch Gesellschaft mit beschränkter Haftung | Verfahren zum Testen eines Sensorsystems eines Kraftfahrzeugs |
US11971544B2 (en) | 2022-05-20 | 2024-04-30 | GM Global Technology Operations LLC | Hybrid augmented reality head-up display for creating an edge-to-edge augmented reality view |
DE102022207725A1 (de) | 2022-07-27 | 2024-02-01 | Robert Bosch Gesellschaft mit beschränkter Haftung | Verfahren und Vorrichtung zum Kalibrieren eines Infrastruktursensorsystems |
DE102023110815A1 (de) | 2022-09-15 | 2024-04-04 | GM Global Technology Operations LLC | Erweitern von fahrspurmarkierungen und verkehrszeichen für insassenachtsamkeit |
US12092816B2 (en) | 2022-09-15 | 2024-09-17 | GM Global Technology Operations LLC | Augmenting roadway markings and traffic signs for occupant awareness |
US20240393670A1 (en) * | 2023-05-25 | 2024-11-28 | GM Global Technology Operations LLC | Reconfigurable display system |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
US20180182242A1 (en) | 2018-06-28 |
US20190213879A1 (en) | 2019-07-11 |
CN108230713B (zh) | 2021-04-02 |
US11626015B2 (en) | 2023-04-11 |
CN108230713A (zh) | 2018-06-29 |
US10276043B2 (en) | 2019-04-30 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
DE102017130623A1 (de) | Fahrzeug mit Fahrzeug-zu-Infrastruktur und Sensorinformationen | |
DE102006027678B4 (de) | Fahrzeug-Radarvorrichtung und Fahrzeugsteuerungssystem | |
DE102016217645B4 (de) | Verfahren zum Bereitstellen von Information über eine voraussichtliche Fahrintention eines Fahrzeugs | |
DE102015210066B4 (de) | Fahrunterstützungsvorrichtung | |
DE4139008C2 (de) | Warnvorrichtung für Fahrzeuge | |
DE102008036131B4 (de) | Verfahren und Vorrichtung zur Erkennung der Verkehrssituation in einer Fahrzeugumgebung | |
DE102013019112B4 (de) | Kraftfahrzeug mit Spurverlaufserkennung für die Fahrerassistenz | |
EP2862405B1 (de) | Verfahren zur verifikation und/oder vorverarbeitung von datenpaketen und zur durchführung des verfahrens eingerichtetes steuergerät | |
DE102018101496A1 (de) | Winderfassungssysteme und verfahren | |
DE102011088686B4 (de) | Verfahren zur verfolgung von objekten mit hochfrequenzidentifikation sowie fahrzeugdatenverarbeitungsvorrichtung | |
DE102017000641A1 (de) | Fahrzeugsteuervorrichtung | |
EP2894616B1 (de) | Onboard-Unit und Verfahren zur Information eines Fahrers | |
WO2014202290A1 (de) | Verfahren und vorrichtung zum betreiben eines fahrzeugs | |
DE102010054066A1 (de) | Verfahren zum Betreiben eines Sensors eines Fahrzeugs und Fahrerassistenzsystem für ein Fahrzeug | |
EP3024709B1 (de) | Effizientes bereitstellen von belegungsinformationen für das umfeld eines fahrzeugs | |
EP3174772B1 (de) | Vorrichtung zum anordnen an einem kraftfahrzeug | |
DE202014006923U1 (de) | Fahrassistenzsystem, Computerprogrammprodukt sowie Kraftfahrzeug | |
DE102021122299A1 (de) | Systeme und verfahren zum priorisieren von fahrerwarnungen in einem fahrzeug | |
DE102013005073A1 (de) | Verfahren und Warnvorrichtung zur Absicherung einer Gefahrenstelle, insbesondere im Straßenverkehr | |
DE102022003175A1 (de) | Kollisionswarnsystem für Fahrzeuge | |
WO2009090185A2 (de) | Verfahren und system zur eindringverhinderung eines beweglichen objekts in einen geschützten abschnitt | |
EP3128495B1 (de) | Verfahren zur geographischen bereichserkennung von verkehrsinfrastruktur | |
DE102014207054A1 (de) | Verfahren zum Betreiben eines Fahrerinformationssystem für Engstellen im Straßenverkehr und Fahrerinformationssystem | |
DE102011014455A1 (de) | Verfahren und Vorrichtung zum Betrieb eines Fahrzeuges mit einer Beleuchtungsvorrichtung | |
DE102016007733A1 (de) | Verfahren und System zum automatischen Folgen einer Fahrspur |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
R012 | Request for examination validly filed | ||
R082 | Change of representative |
Representative=s name: LKGLOBAL ] LORENZ & KOPF PARTG MBB PATENTANWAE, DE |
|
R016 | Response to examination communication |