DE102017201663A1

DE102017201663A1 - Verfahren zur Lokalisierung eines höher automatisierten, z.B. hochautomatisierten Fahrzeugs (HAF) in einer digitalen Lokalisierungskarte

Info

Publication number: DE102017201663A1
Application number: DE102017201663.9A
Authority: DE
Inventors: Jan Rohde; Holger Mielenz
Original assignee: Robert Bosch GmbH
Current assignee: Robert Bosch GmbH
Priority date: 2017-02-02
Filing date: 2017-02-02
Publication date: 2018-08-02
Also published as: JP6910452B2; US20200005058A1; EP3577419A1; WO2018141447A1; CN110249205B; JP2020506387A; CN110249205A; US11120281B2

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Lokalisierung eines hochautomatisierten Fahrzeugs (HAF) in einer digitalen Lokalisierungskarte, umfassend die Schritte:S1 Erfassen von Merkmalen semistatischer Objekte in einer Umgebung des HAF mittels zumindest eines ersten Sensors;S2 Übermittlung der Merkmale der semistatischen Objekte sowie der Fahrzeugposition an eine Auswerteeinheit;S3 Klassifikation der semistatischen Objekte, wobei den semistatischen Objekten als Ergebnis der Klassifikation das Merkmal „semistatisch“ zugeordnet wird;S4 Überführung der Merkmale der semistatischen Objekte in ein lokales Umfeldmodell des HAF, wobei bei der Erstellung des lokalen Umfeldmodells überprüft wird, ob für die Lokalisierung des HAF geeignete Landmarken in Bezug auf die Position und/oder eine Anfahrtrajektorie des HAF durch die semistatischen Objekte verdeckt werden;S5 Übermittlung des lokalen Umfeldmodells an das HAF in Form einer digitalen Lokalisierungskarte, wobei die digitale Lokalisierungskarte nur solche für die Lokalisierung des HAF geeignete Landmarken enthält, die in Bezug auf die Position und/oder eine Anfahrtrajektorie des HAF nicht durch semistatische Objekte verdeckt werden; undS6 Lokalisierung des HAF unter Verwendung der digitalen Lokalisierungskarte.Die Erfindung betrifft ferner ein entsprechendes System sowie ein Computerprogramm.

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren und ein System zur Lokalisierung eines höher automatisierten, z.B. hochautomatisierten Fahrzeugs (HAF) in einer digitalen Lokalisierungskarte.
Stand der Technik
Angesichts einer Zunahme des Automatisierungsgrades von Fahrzeugen werden immer komplexere Fahrerassistenzsysteme eingesetzt. Für solche Fahrerassistenzsysteme und Funktionen, wie z.B. dem hochautomatisierten Fahren oder dem vollautomatisiertem Fahren, wird eine große Zahl von Sensoren im Fahrzeug benötigt, die eine exakte Erfassung des Fahrzeugumfelds ermöglichen. Um das Fahrzeug höher automatisiert zu steuern ist es z.B. notwendig, die Fahrspuren zuverlässig zu erkennen, sodass das Fahrzeug innerhalb einer erkannten Fahrspur geführt werden kann. Im Folgenden werden unter höher automatisiert all diejenigen Automatisierungsgrade verstanden, die im Sinne der Bundesanstalt für Straßenwesen (BASt) eine automatisierte Längs- und Querführung mit steigender Systemverantwortung entsprechen, z.B. das hoch- und vollautomatisierte Fahren.
Ferner ist bekannt, dass anhand von verschiedenen Umfeldsensoren, wie beispielsweise Radarsensoren, Kameras, Fahrdynamiksensoren, GPS (Global Positioning System) und digitalen Karten eine Repräsentation der Fahrzeugumgebung, das sogenannte Umfeldmodell, aufgebaut werden kann, wobei das Ziel eine höhere Genauigkeit und Sicherheit sowie einen größeren Sichtbereich gegenüber einzelnen Datenquellen zu erzielen höchste Priorität hat. Insbesondere in Hinblick auf hochautomatisiertes Fahren ist eine hohe Systemrobustheit und Systemverfügbarkeit notwendig. Heute umgesetzte Fahrerassistenzsysteme für hochautomatisierte Fahrzeuge legen den Schwerpunkt auf eine Verbesserung von Genauigkeit, Sichtbereich sowie eine erhöhte Sicherheit der Detektionen.
Im Stand der Technik ist eine Vielzahl von Möglichkeiten offenbart, eine Lokalisierung eines hochautomatisierten Fahrzeugs (HAF) in einer digitalen Karte durchzuführen. Darunter fallen beispielsweise Verfahren, bei denen dem HAF nur diejenige Anzahl bzw. Dichte an Landmarken übermittelt wird, die für eine ausreichend genaue Lokalisierung benötigt werden, so dass Datenraten für die Übertragung vom Server zum Fahrzeug gespart oder auch die Rechenkomplexität im Fahrzeug reduziert und die Laufzeit beschleunigt werden kann. Dabei erweist es sich aber als nachteilig, dass Landmarken auch verdeckt sein können und somit durch das HAF nicht wahrgenommen werden können. Dies führt einerseits zu einer unnötigen Übermittlung von Daten und andererseits zu einer gegebenenfalls schlechten Lokalisierungsgenauigkeit, da nicht ausreichend Informationen für ein Matching zur Verfügung stehen. Unter Matching wird der Vergleich der erkannten mit den in der Karten vorhandenen Landmarken verstanden. Dies steht aber im Widerspruch zu einer hohen Systemsicherheit, die für automatisiertes Fahren notwendig ist.
Es ist daher eine Aufgabe der vorliegenden Erfindung, ein verbessertes Verfahren zur Lokalisierung eines hochautomatisierten Fahrzeugs (HAF) in einer digitalen Lokalisierungskarte bereitzustellen.
Offenbarung der Erfindung
Diese Aufgabe wird mittels des jeweiligen Gegenstands der unabhängigen Ansprüche gelöst. Vorteilhafte Ausgestaltungen der Erfindung sind Gegenstand von jeweils abhängigen Unteransprüchen.
Nach einem Aspekt der Erfindung wird ein Verfahren zur Lokalisierung eines höher automatisierten Fahrzeugs, insbesondere eines hochautomatisierten Fahrzeugs (HAF) in einer digitalen Lokalisierungskarte bereitgestellt, umfassend die folgenden Schritte:

S1: Erfassen von Merkmalen semistatischer Objekte in einer Umgebung des HAF mittels zumindest eines ersten Sensors;
S2: Übermittlung der Merkmale der semistatischen Objekte sowie der Fahrzeugposition an eine Auswerteeinheit;
S3: Klassifikation der semistatischen Objekte, wobei den semistatischen Objekten als Ergebnis der Klassifikation das Merkmal „semistatisch“ zugewiesen wird;
S4: Überführung der Merkmale der semistatischen Objekte in ein lokales Umfeldmodell des HAF, wobei bei der Erstellung des lokalen Umfeldmodells überprüft wird, ob für die Lokalisierung des HAF geeignete Landmarken in Bezug auf die Position und/oder eine Anfahrtrajektorie des HAF durch die semistatischen Objekte verdeckt werden;
S5: Übermittlung des lokalen Umfeldmodells an das HAF in Form einer digitalen Lokalisierungskarte, wobei die digitale Lokalisierungskarte nur solche für die Lokalisierung des HAF geeignete Landmarken enthält, die in Bezug auf die Position und/oder eine Anfahrtrajektorie des HAF nicht durch semistatische Objekte verdeckt werden; und
S6: Lokalisierung des HAF unter Verwendung der digitalen Lokalisierungskarte.

Erfindungsgemäß wird somit ein Fahrerassistenzsystem für hochautomatisierte Fahrzeuge offenbart, welches anhand von fahrzeuginternen Umfeldsensoren Landmarken zur Lokalisierung des Fahrzeugs detektiert. Weiter werden die Landmarken klassifiziert und ihnen gegebenenfalls das Attribut „semistatisch“ zugewiesen. Grundsätzlich ist es möglich, dass dem Server, ggf. dem Backend-Server, ferner diejenigen Informationen vom Fahrzeug übermittelt werden, mit denen der Server eine Hypothese über das eingeführte Attribut „verdeckt“ oder „sichtbar“ aktualisieren kann. Durch Weglassen der verdeckten Landmarken bei der Übermittlung des lokalen Umfeldmodells an das HAF in Form einer digitalen Lokalisierungskarte wird die Robustheit bzw. die Genauigkeit der Lokalisierung erhöht, da das Fahrerassistenzsystem des HAF sowie die zugeordneten Umfeldsensoren des HAF in diesem Fall keine Rechenkapazität und Zeit verschwenden, die ohnehin nicht sichtbaren Landmarke zu identifizieren und mit einer umfangreicheren erwarteten Feature-Karte zu matchen.
Nach einer Ausführungsform ist vorgesehen, dass der zumindest eine erste Sensor ein ortsfester Infrastruktursensor ist, wobei der zumindest eine Infrastruktursensor insbesondere an einer Laterne oder an einer Lichtsignalanlage angebracht ist, und/oder dass der zumindest eine erste Sensor an dem HAF angebracht ist, und/oder dass der zumindest eine erste Sensor an einem weiteren HAF angebracht ist.
Nach einer weiteren Ausführungsform ist vorgesehen, dass die Merkmale der semistatischen Objekte zumindest eines der Merkmale Kontur, Geoposition, Farbe, Abmessungen, Orientierung im Raum, Geschwindigkeit und/oder Beschleunigungszustand umfassen.
Vorteilhafterweise erfolgt der Schritt S3 der Klassifikation durch eine dem zumindest einen Sensors zugeordnete Steuerungseinheit und/oder durch die Auswerteeinheit, und der Schritt S3 der Klassifikation zumindest anhand eines der Merkmale Kontur, Geoposition, Farbe, Abmessungen, Orientierung im Raum, Geschwindigkeit und/oder Beschleunigungszustand der semistatischen Objekte.
Bevorzugterweise ist die Auswerteeinheit ein MobileEdgeComputing-Server, wobei der MobileEdgeComputing-Server insbesondere ortsfest ist.
Nach einer vorteilhaften Ausführungsform ist vorgesehen, dass der Schritt S4 der Überführung der Merkmale der semistatischen Objekte in ein lokales Umfeldmodell den Schritt der Georeferenzierung der semistatischen Objekte umfasst.
Dadurch wird insbesondere der technische Vorteil bewirkt, dass das Fahrerassistenzsystem semistatische Objekte, wie beispielsweise Mülltonnen, parkende Fahrzeuge oder Anhänger, erkennt, klassifiziert und deren Kontur und Geoposition an den Server übermittelt. Dieser errechnet dann für die anfahrenden Fahrzeuge auf Basis der gefahrenen Trajektorie und der zur Verfügung stehenden Fahrspurgeometrien, ob für aktuell oder zukünftig im Umfeld des HAF befindliche Landmarken eine Verdeckungswahrscheinlichkeit besteht.
In einer vorteilhaften Ausgestaltung erfolgt der jeweilige Verfahrensschritt der Übermittlung in den Schritten S2, S5 durch jeweils ein Funksignal.
In einer weiteren Ausführungsform ist vorgesehen, dass der Schritt S6 der Lokalisierung des HAF unter Verwendung der digitalen Lokalisierungskarte umfasst, dass zumindest eines der Merkmale der semistatischen Objekte durch eine Umfeldsensorik des HAF wahrgenommen wird und dass eine Steuerung des HAF Matchingverfahren einsetzt, um das mittels der Umfeldsensorik wahrgenommene zumindest eine Merkmal mit den Informationen der Lokalisierungskarte zu vergleichen.
Einen weiteren Gegenstand der vorliegenden Erfindung bildet ein System zur Lokalisierung eines hochautomatisierten Fahrzeugs (HAF) in einer digitalen Lokalisierungskarte, wobei das System zumindest einen ersten Sensor umfasst, der dazu eingerichtet ist, Merkmale semistatischer Objekte in einer Umgebung des HAF zu erfassen. Ferner umfasst das System eine Kommunikationsschnittstelle, die dazu eingerichtet ist, die Merkmale der semistatischen Objekte an eine Auswerteeinheit zu übermitteln, wobei die Auswerteeinheit dazu eingerichtet ist, eine Klassifikation der semistatischen Objekte durchzuführen. Die Klassifikation umfasst, dass den semistatischen Objekten als Ergebnis der Klassifikation das Merkmal „semistatisch“ zugeordnet wird. Die Auswerteinrichtung ist ferner dazu eingerichtet ist, die Merkmale der semistatischen Objekte in ein lokales Umfeldmodell des HAF zu überführen, wobei das lokale Umfeldmodell zur Lokalisierung des HAF geeignete Landmarken enthält. Die Auswerteeinheit ist dazu eingerichtet, bei der Erstellung des lokalen Umfeldmodells zu überprüfen, ob die zur Lokalisierung des HAF geeigneten Landmarken in Bezug auf die Position und/oder eine Anfahrtrajektorie des HAF durch die semistatischen Objekte verdeckt werden. Ferner ist die Auswerteinrichtung eingerichtet, nur solche Landmarken in das lokale Umfeldmodell einzubinden, die in Bezug auf die Position und/oder eine Anfahrtrajektorie des HAF nicht durch semistatische Objekte verdeckt werden, wobei die Kommunikationsschnittstelle ferner dazu eingerichtet ist, das lokale Umfeldmodell in Form einer digitalen Lokalisierungskarte an das HAF zu übertragen. Das System umfasst ferner eine Steuerung des HAF, wobei die Steuerung dazu eingerichtet ist, eine Lokalisierung des HAF unter Verwendung der digitalen Lokalisierungskarte sowie von Umfeldsensoren des HAF durchzuführen.
Einen weiteren Gegenstand der vorliegenden Erfindung bildet ein Computerprogramm, welches einen Programmcode zur Durchführung des erfindungsgemäßen Verfahrens umfasst, wenn das Computerprogramm auf einem Computer ausgeführt wird.
Durch die erfindungsgemäße Lösung wird insbesondere der technische Vorteil einer Verbesserung der Robustheit bzw. der Genauigkeit bei der Lokalisierung eines HAF bewirkt, da im Falle temporärer Verdeckungen eine Reduktion der zwischen dem Server und dem Fahrzeug zu übertragenden Daten erfolgt. Somit wird fahrzeugseitig weder Zeit noch Rechenkapazität darauf verschwendet werden, ohnehin nicht sichtbare Landmarken zu detektieren und mit einer umfangreicheren Feature-Karte zu matchen/vergleichen.
Ein weiterer Vorteil besteht darin, dass immer ausreichend viele Landmarken für das Matching detektiert werden können und auf diese Weise in der Karte zur Verfügung stehen. Ferner können Verdeckungssituationen von auf dem Server abgespeicherten Landmarken auf Basis der Rückmeldungen der Fahrzeuge ermittelt werden, wodurch wiederum eine sichere Lokalisierung eines hochautomatisierten Fahrzeugs in einer digitalen Karte ermöglicht werden kann.
Obwohl die vorliegende Erfindung im Folgenden hauptsächlich in Zusammenhang mit Personenkraftwagen beschrieben wird, ist sie darauf nicht beschränkt, sondern kann mit jeder Art von Fahrzeug Lastkraftfahrzeuge (LKW) und/oder Personenkraftwagen (PKW) genutzt werden.
Weitere Merkmale, Anwendungsmöglichkeiten und Vorteile der Erfindung ergeben sich aus der nachfolgenden Beschreibung der Ausführungsbeispiele der Erfindung, welche in den Figuren dargestellt sind. Dabei ist zu beachten, dass die dargestellten Merkmale nur einen beschreibenden Charakter haben und auch in Kombination mit Merkmalen anderer oben beschriebener Weiterentwicklungen verwendet werden können und nicht dazu gedacht sind, die Erfindung in irgendeiner Form einzuschränken.
Figurenliste
Die Erfindung wird im Folgenden anhand von bevorzugten Ausführungsbeispielen näher erläutert, wobei für gleiche Merkmale gleiche Bezugszeichen verwendet werden. Die Zeichnungen sind schematisch und zeigen:

1 eine Draufsicht auf eine Situation im Straßenverkehr, in der das erfindungsgemäße Verfahren zur Lokalisierung eines hochautomatisierten Fahrzeugs (HAF) zum Einsatz kommt; und
2 eine Ablaufschema einer Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens.

1 zeigt einen Verkehrsknotenpunkt 10, bei dem sich zwei Straßenabschnitte 100, 101 mit jeweils zwei Fahrbahnen 110, 120, 111, 121 kreuzen, welche mit einem höher automatisierten Fahrzeug, insbesondere mit einem hochautomatisierten Fahrzeug (HAF) 200 befahrbar sind. Der Verkehr an dem Verkehrsknotenpunkt 10 wird unter anderem durch Lichtsignalanlagen 150, 151, 152, 153 geregelt. Außerdem befinden sich im Umfeld des Verkehrsknotenpunktes 10 eine erste Gebäudeecke 180 und eine zweite Gebäudeecke 190. Im Rahmen dieses Beispiels soll angenommen werden, dass die Lichtsignalanlagen 150, 151, 152, 153, die Gebäudeecken 180, 190 sowie eine Haltelinie 170 in georeferenzierter Form und als permanente Landmarken zur Erstellung eines digitalen Umfeldmodells zur Verfügung stehen.
Das bedeutet, dass beispielsweise bestimmte zur Erkennung der Gebäudeecke 180 notwendige Merkmale der Gebäudeecke 180 sowie ihre Position in einem geeigneten Koordinatensystem in digitaler Form und zur Erstellung eines Umfeldmodells für ein HAF in einem Datenspeicher hinterlegt sind. Die zur Erkennung der Gebäudeecke notwendigen Merkmale können beispielsweise ihre Position, die Abmessungen oder Farbe der angrenzenden Wände, ihre Erstreckung in vertikaler Richtung und ähnliches sein. Bei dem Datenspeicher kann es sich beispielsweise um eine lokale Auswerteeinheit 300, beispielsweise einen MobileEdgeComputing-Server, oder aber um einen nicht dargestellten entfernten Server handeln. Im Rahmen des Ausführungsbeispiels wird angenommen, dass der Datenspeicher ein Teil der lokalen Auswerteeinheit 300 ist.
Die Verwendung der Lichtsignalanlagen 150, 151, 152, 153, der Gebäudeecken 180, 190 sowie der Haltelinie 170 als permanente Landmarken beinhaltet, dass ihre Position und die zu ihrer Erkennung notwendigen Merkmale einem HAF übermittelt werden können. Nach Erhalt der entsprechenden Informationen kann ein Fahrerassistenzsystem des HAF unter Verwendung sogenannter Matchingverfahren und einer entsprechenden Bordsensorik, beispielsweise Kameras, die permanenten Landmarken auffinden und ihre Position relativ zum HAF zur Lokalisierung des HAF in einer digitalen Karte nutzen.
Weiterhin zeigt 1 ein erstes Objekt 400 sowie ein zweites Objekt 410. Das erste Objekt 400 kann beispielsweise ein temporär abgestellter Baucontainer für Straßenarbeiten sein, während es sich bei dem zweiten Objekt 410 beispielsweise um eine temporär aufgestellte Anzeigentafel handelt. Im Rahmen der Anmeldung werden das erste Objekt 400 sowie das zweite Objekt 410 als semistatische Objekte bezeichnet, da sie zwar in Bezug auf den Moment der Überfahrt des HAF 200 unbeweglich sind, jedoch nicht derart langfristig an ihrer Position bleiben, dass sie sich als permanente Landmarken eignen.
Wie in 1 zu erkennen ist, verdeckt das erste Objekt 400 die Lichtsignalanlage 152 gegenüber dem HAF 200, während das zweite Objekt 410 die erste Gebäudeecke 180 gegenüber dem HAF 200 verdeckt, sodass Umfeldsensoren des HAF 200, beispielsweise Kameras, nicht in der Lage sind, die prinzipiell als permanente Landmarken geeignete Lichtsignalanlage 152 sowie die Gebäudeecke 180 aufzufinden. Eine Übertragung der Position und die zu ihrer Erkennung notwendigen Merkmale der Lichtsignalanlage 152 und der Gebäudeecke 180 an das HAF 200 bedeutet daher lediglich einen unnötigen Datenaustausch zwischen der Auswerteeinheit 300 und dem HAF 200 sowie eine Verschwendung an Sensor-und Rechenleistung des Fahrerassistenzsystems des HAF 200 bei dem von vornherein aussichtlosen Versuch, die Lichtsignalanlage 152 und die Gebäudeecke 180 im Umfeld des HAF 200 zu erkennen.
Um dies zu vermeiden, werden in einem ersten Schritt des erfindungsgemäßen Verfahrens Merkmale semistatischer Objekte 400, 410 in einer Umgebung des HAF 200 mittels zumindest eines ersten Sensors erfasst, siehe auch 2. Der erste Sensor kann dabei ein ortsfester Infrastruktursensor sein, der beispielsweise an einer Laterne oder an einer Lichtsignalanlage angebracht ist, oder aber ein Sensor, der an dem HAF 200 selbst oder einem weiteren HAF angebracht ist, beispielsweise eine Umfeldkamera eines HAF.
Bei den Merkmalen der semistatischen Objekte 400, 410 kann es sich um eines oder mehrere der Merkmale Kontur, Geoposition, Farbe, Abmessungen, Orientierung im Raum, Geschwindigkeit und/oder Beschleunigungszustand der erfassten semistatischen Objekte 400, 410 handeln.
In einem Schritt S2 werden die erfassten Merkmale der semistatischen Objekte 400, 410 sowie der Fahrzeugposition an die Auswerteeinheit 300 übermittelt. Dabei erfolgt die Übermittlung bevorzugterweise über ein Funksignal, weshalb sowohl die Auswerteeinheit 300 als auch der erste Sensor eine entsprechende Kommunikationsschnittstelle aufweisen.
Der in 2 gezeigte Schritt S3 beinhaltet die Klassifikation der semistatischen Objekte 400, 410, wobei den semistatischen Objekten 400, 410 als Ergebnis der Klassifikation bei Vorliegen entsprechender Kriterien das Merkmal „semistatisch“ zugeordnet wird. Als Kriterien zur Klassifikation der aufgenommenen Objekte als „semistatisch“ kann dabei beispielsweise eines oder mehrere der Merkmale Kontur, Geoposition, Farbe, Abmessungen, Orientierung im Raum, Geschwindigkeit und/oder Beschleunigungszustand der semistatischen Objekte 400, 410 dienen.
Die Klassifikation kann sowohl durch eine dem zumindest einen Sensors zugeordnete Steuerungseinheit erfolgen, also noch vor Übermittlung der erfassten Merkmale der semistatischen Objekte 400, 410 sowie der Fahrzeugposition an die Auswerteeinheit 300, und/oder durch die Auswerteeinheit 300, nachdem sie die Merkmale der semistatischen Objekte 400, 410 sowie die Fahrzeugposition empfangen hat.
In Schritt S4 erfolgt die Überführung der Merkmale der semistatischen Objekte 400, 410 in ein lokales Umfeldmodell des HAF 200, wobei bei der Erstellung des lokalen Umfeldmodells überprüft wird, ob für die Lokalisierung des HAF geeignete Landmarken in Bezug auf die Position und/oder eine Anfahrtrajektorie des HAF 200 durch die semistatischen Objekte 400, 410 verdeckt werden. Im Beispiel der 4 werden das erste Objekt 400 sowie das zweite Objekt 410 als semistatische Objekte klassifiziert. Bei der Erstellung des lokalen Umfeldmodells durch die Auswerteeinheit 300 und der damit einhergehenden Überprüfung wird festgestellt, dass das erste Objekt 400 die Lichtsignalanlage 152 gegenüber dem HAF 200 verdeckt, während das zweite Objekt 410 die erste Gebäudeecke 180 gegenüber dem HAF 200 verdeckt.
Der Schritt S4 der Überführung der Merkmale der semistatischen Objekte 400, 410 in ein lokales Umfeldmodell schließt dabei vorzugsweise den Schritt der Georeferenzierung der semistatischen Objekte 400, 410 ein.
Das lokale Umfeldmodell, das in Schritt S5 an das HAF 200 in Form einer digitalen Lokalisierungskarte übermittelt wird, enthält daher nur Informationen bezüglich der Lichtanlagen 150, 151, 153, sowie bezüglich der zweiten Gebäudeecke 190 sowie der Haltelinie 170 als permanente Landmarken, da diese in Bezug auf die Position und eine Anfahrtrajektorie des HAF 200 nicht durch die semistatischen Objekte 400, 410 verdeckt werden.
In Schritt S6 erfolgt dann durch das Fahrerassistenzsystem des HAF 200 die Lokalisierung des HAF 200 unter Verwendung der digitalen Lokalisierungskarte, wobei sowohl die übermittelten permanenten Landmarken als auch weitere Lokalisierungsinformationen verwendet werden, beispielsweise das Global Positioning System (GPS).
Um die permanenten Landmarken zu identifizieren, umfasst der Schritt S6 der Lokalisierung des HAF 200 unter Verwendung der digitalen Lokalisierungskarte dabei vorzugsweise wie oben beschrieben, dass zumindest eines der Merkmale der semistatischen Objekte 400, 410 durch eine Umfeldsensorik des HAF 200 wahrgenommen wird und dass ein Fahrerassistenzsystems oder eine Steuerung des HAF 200 Matchingverfahren einsetzt, um das mittels der Umfeldsensorik wahrgenommene zumindest eine Merkmal mit den Informationen der Lokalisierungskarte zu vergleichen.
Wie dem vorstehenden zu entnehmen ist, zeigt 1 auch ein System zur Lokalisierung des HAF 200 in einer digitalen Lokalisierungskarte, wobei das System folgendes umfasst:

• zumindest einen ersten Sensor, wobei der zumindest eine erste Sensor dazu eingerichtet ist, Merkmale semistatischer Objekte 400, 410 in einer Umgebung des HAF 200 zu erfassen,
• eine Kommunikationsschnittstelle, die dazu eingerichtet ist, die Merkmale der semistatischen Objekte 400, 410 an eine Auswerteeinheit 300 zu übermitteln, wobei die Auswerteeinheit 300 dazu eingerichtet ist,
• eine Klassifikation der semistatischen Objekte 400, 410 durchzuführen, wobei die Klassifikation umfasst, dass den semistatischen Objekten 400, 410 als Ergebnis der Klassifikation das Merkmal „semistatisch“ zugeordnet wird, und ferner dazu eingerichtet ist,
• die Merkmale der semistatischen Objekte 400, 410 in ein lokales Umfeldmodell des HAF 200 zu überführen, wobei das lokale Umfeldmodell zur Lokalisierung des HAF 200 geeignete Landmarken enthält, und wobei die Auswerteeinheit 300 dazu eingerichtet ist, bei der Erstellung des lokalen Umfeldmodells zu überprüfen, ob die zur Lokalisierung des HAF 200 geeigneten Landmarken in Bezug auf die Position und/oder eine Anfahrtrajektorie des HAF 200 durch die semistatischen Objekte 400, 410 verdeckt werden, und dazu eingerichtet ist, nur solche Landmarken in das lokale Umfeldmodell einzubinden, die in Bezug auf die Position und/oder eine Anfahrtrajektorie des HAF 200 nicht durch die semistatischen Objekte 400, 410 verdeckt werden, wobei die Kommunikationsschnittstelle ferner dazu eingerichtet ist, das lokale Umfeldmodell in Form einer digitalen Lokalisierungskarte an das HAF 200 zu übertragen; und
• ein Fahrerassistenzsystem oder eine Steuerung des HAF 200, die dazu eingerichtet ist, eine Lokalisierung des HAF 200 unter Verwendung der digitalen Lokalisierungskarte sowie von Umfeldsensoren des HAF 200 durchzuführen.

Die Erfindung ist nicht auf das beschriebene und dargestellte Ausführungsbeispiel beschränkt. Sie umfasst vielmehr auch alle fachmännischen Weiterbildungen im Rahmen der durch die Patentansprüche definierten Erfindung.
Neben den beschriebenen und abgebildeten Ausführungsformen sind weitere Ausführungsformen vorstellbar, welche weitere Abwandlungen sowie Kombinationen von Merkmalen umfassen können.

Claims

Verfahren zur Lokalisierung eines höher automatisierten Fahrzeugs, insbesondere eines hochautomatisierten Fahrzeugs (HAF) (200, 201) in einer digitalen Lokalisierungskarte, umfassend die Schritte: S1 Erfassen von Merkmalen semistatischer Objekte (400, 410) in einer Umgebung des HAF (200,201) mittels zumindest eines ersten Sensors; S2 Übermittlung der Merkmale der semistatischen Objekte (400, 410) sowie der Fahrzeugposition an eine Auswerteeinheit (300); S3 Klassifikation der semistatischen Objekte (400, 410), wobei den semistatischen Objekten (400, 410) als Ergebnis der Klassifikation das Merkmal „semistatisch“ zugeordnet wird; S4 Überführung der Merkmale der semistatischen Objekte (400, 410) in ein lokales Umfeldmodell des HAF (200, 201), wobei bei der Erstellung des lokalen Umfeldmodells überprüft wird, ob für die Lokalisierung des HAF (200, 201) geeignete Landmarken in Bezug auf die Position und/oder eine Anfahrtrajektorie des HAF (200, 201) durch die semistatischen Objekte (400, 410) verdeckt werden; S5 Übermittlung des lokalen Umfeldmodells an das HAF (200, 201) in Form einer digitalen Lokalisierungskarte, wobei die digitale Lokalisierungskarte nur solche für die Lokalisierung des HAF (200, 201) geeignete Landmarken enthält, die in Bezug auf die Position und/oder eine Anfahrtrajektorie des HAF (200, 201) nicht durch semistatische Objekte (400, 410) verdeckt werden; und S6 Lokalisierung des HAF (200, 201) unter Verwendung der digitalen Lokalisierungskarte.
Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass der zumindest eine erste Sensor ein ortsfester Infrastruktursensor ist, wobei der zumindest eine Infrastruktursensor insbesondere an einer Laterne oder an einer Lichtsignalanlage (150, 151, 152, 153) angebracht ist, und/oder dass der zumindest eine erste Sensor an dem HAF (200, 201) angebracht ist, und/oder dass der zumindest eine erste Sensor an einem weiteren HAF (200, 201) angebracht ist.
Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Merkmale der semistatischen Objekte (400, 410) zumindest eines der Merkmale Kontur, Geoposition, Farbe, Abmessungen, Orientierung im Raum, Geschwindigkeit und/oder Beschleunigungszustand umfassen.
Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass der Schritt (S3) der Klassifikation durch eine dem zumindest einen Sensors zugeordnete Steuerungseinheit erfolgt und/oder durch die Auswerteeinheit (300), und dass der Schritt (S3) der Klassifikation zumindest anhand eines der Merkmale Kontur, Geoposition, Farbe, Abmessungen, Orientierung im Raum, Geschwindigkeit und/oder Beschleunigungszustand der semistatischen Objekte (400, 410) erfolgt.
Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Auswerteeinheit (300) ein MobileEdgeComputing-Server ist, wobei der MobileEdgeComputing-Server insbesondere ortsfest ist.
Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass der Schritt (S4) der Überführung der Merkmale der semistatischen Objekte (400, 410) in ein lokales Umfeldmodell den Schritt der Georeferenzierung der semistatischen Objekte (400, 410) umfasst.
Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass der jeweilige Verfahrensschritt der Übermittlung in den Schritten (S2, S5) durch jeweils ein Funksignal erfolgt.
Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass der Schritt (S6) der Lokalisierung des HAF (200, 201) unter Verwendung der digitalen Lokalisierungskarte umfasst, dass zumindest eines der Merkmale der semistatischen Objekte (400, 410) durch eine Umfeldsensorik des HAF (200, 201) wahrgenommen wird und dass ein Fahrerassistenzsystem oder eine Steuerung des HAF (200, 201) Matchingverfahren einsetzt, um das mittels der Umfeldsensorik wahrgenommene zumindest eine Merkmal mit den Informationen der Lokalisierungskarte zu vergleichen.
System zur Lokalisierung eines hochautomatisierten Fahrzeugs (HAF) (200, 201) in einer digitalen Lokalisierungskarte, umfassend: • zumindest einen ersten Sensor, wobei der zumindest eine erste Sensor dazu eingerichtet ist, Merkmale semistatischer Objekte (400, 410) in einer Umgebung des HAF (200, 201) zu erfassen; • eine Kommunikationsschnittstelle, die dazu eingerichtet ist, die Merkmale der semistatischen Objekte (400, 410) an eine Auswerteeinheit (300) zu übermitteln, wobei die Auswerteeinheit (300) dazu eingerichtet ist; • eine Klassifikation der semistatischen Objekte (400, 410) durchzuführen, wobei die Klassifikation umfasst, dass den semistatischen Objekten (400, 410) als Ergebnis der Klassifikation das Merkmal „semistatisch“ zugeordnet wird, und ferner dazu eingerichtet ist die Merkmale der semistatischen Objekte (400, 410) in ein lokales Umfeldmodell des HAF (200, 201) zu überführen, wobei das lokale Umfeldmodell zur Lokalisierung des HAF (200, 201) geeignete Landmarken enthält, und wobei die Auswerteeinheit dazu eingerichtet ist, bei der Erstellung des lokalen Umfeldmodells zu überprüfen, ob die zur Lokalisierung des HAF (200, 201) geeigneten Landmarken in Bezug auf die Position und/oder eine Anfahrtrajektorie des HAF (200, 201) durch die semistatischen Objekte (400, 410) verdeckt werden, und dazu eingerichtet ist, nur solche Landmarken in das lokale Umfeldmodell einzubinden, die in Bezug auf die Position und/oder eine Anfahrtrajektorie des HAF (200, 201) nicht durch semistatische Objekte (400, 410) verdeckt werden, wobei die Kommunikationsschnittstelle ferner dazu eingerichtet ist, das lokale Umfeldmodell in Form einer digitalen Lokalisierungskarte an das HAF (200, 201) zu übertragen; und • ein Fahrerassistenzsystem oder eine Steuerung des HAF (200, 201), die dazu eingerichtet ist, eine Lokalisierung des HAF (200, 201) unter Verwendung der digitalen Lokalisierungskarte sowie von Umfeldsensoren des HAF (200, 201) durchzuführen.
Computerprogramm, umfassend Programmcode zur Durchführung des Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 8, wenn das Computerprogramm auf einem Computer ausgeführt wird.