[发明专利]用于运行较高程度自动化的车辆(HAF)、尤其高度自动化车辆的方法

说明书

本发明涉及一种用于运行较高程度自动化的车辆(HAF)、尤其高度自动化车辆的方法，所述方法包括以下步骤：51在所述HAF的驾驶员辅助系统中提供数字地图、优选高精度数字地图；52确定当前的车辆位置并且在所述数字地图中定位所述车辆位置；53提供在所述车辆位置处的预计的理论交通密度；54求取所述HAF的环境中的当前的实际交通密度；55将所述实际交通密度与所述理论交通密度进行比较并且求取差值作为该比较的结果；56至少部分地根据所述差值对所述HAF的所述车辆位置进行可信性验证；和/或57至少部分地根据所述差值来更新所述数字地图。本发明还涉及一种相应的驾驶员辅助系统以及一种计算机程序。

技术领域

本发明涉及一种用于运行较高程度自动化的车辆(HAF)、尤其高度自动化车辆的方法和一种用于控制较高程度自动化的车辆(HAF)、尤其高度自动化车辆的驾驶员辅助系统。

背景技术

鉴于车辆自动化等级的提高，使用越来越复杂的驾驶员辅助系统。对于这种驾驶员辅助系统和功能，如例如高度自动化驾驶或全自动化驾驶，在车辆中需要大量传感器，这些传感器能够精确地感测车辆环境。

下面，“较高程度自动化”理解为在联邦交通研究所(BASt)意义上与具有提高的系统责任的自动化纵向引导和横向引导、例如高度自动化驾驶和全自动化驾驶相应的所有这些自动化等级。

在现有技术中公开了用于执行用于运行高度自动化车辆(HAF)的方法的许多可能性。在此为了提高高度自动化车辆(HAF)在数字地图中的定位，需要能够确保数字地图的精度，其中，在此出现以下问题：例如由施工工地、事故或其它类型的情况引起的短暂路段变化不能够或者只能不完整地在数字地图中被考虑或者这样短暂地出现，使得较高程度自动化的车辆(HAF)、尤其高度自动化车辆不能够足够快地掌握这些短暂改变。这可能是不希望的并且必要时在交通安全方面也可能是危急的。

为了在尽可能所有状况中较高程度自动化地控制车辆，需要提供尽可能大程度上无误差并且符合真实情况的数字地图。

已知的是，根据不同的环境传感器，例如雷达传感器、摄像机、行驶动态传感器、GPS(全球定位系统：Global Positioning System)，并且根据数字地图，能够构建对车辆周围环境的再现、即所谓的环境模型，其中，通过传感器数据或环境模型与数字地图的比较能够验证并且必要时提高数字地图的实时性。如果环境模型和数字地图具有显著的偏差，那么认为，该地图不处于实时状态中并且只能被受限地使用。

然而在这方面视作有问题的是，常见传感器的分辨率在远处通常很低并且待识别的路段变化常常很小，使得也许不能及时识别到路段变化并且出现安全危急的状况。

发明内容

因此，本发明的任务是，提供一种用于运行较高程度自动化的车辆(HAF)、尤其高度自动化车辆的改进的方法和一种用于控制较高程度自动化的车辆(HAF)、尤其高度自动化车辆的改进的驾驶员辅助系统，在该驾驶员辅助系统中能够提前和稳健地识别关于保存在数字地图中的路段状态的路段变化，也简称为地图误差。

该任务借助独立权利要求的对应主题来解决。本发明的优选构型是各个从属权利要求的主题。

根据本发明的一个方面，提供一种用于运行较高程度自动化的车辆(HAF)、尤其高度自动化车辆的改进方法，所述方法包括以下步骤：

S1在HAF的驾驶员辅助系统中提供数字地图、优选高精度数字地图；

S2确定当前的车辆位置并且在数字地图中定位所述车辆位置；

S3提供在所述车辆位置处的预计理论交通密度；

S4求取HAF的环境中的当前实际交通密度；

S5将所述实际交通密度与所述理论交通密度进行比较并且求取差值作为该比较的结果；