[发明专利]用于分析传感器数据流的方法和设备以及用于驾驶车辆的方法

说明书

本发明涉及用于针对存在的交通场景来分析表征车辆周围环境的传感器数据流的方法和设备以及用于驾驶车辆的方法。通过优选借助动态时间标准化将传感器数据流的片段映射到至少一个模板上来确定相似性量度，该相似性量度表明传感器数据流的片段与存储在数据库中的至少一个模板之间的一致程度。在此，模板表征已知交通场景。当相似性量度满足预定的相似性标准时，将已知交通场景配置给传感器数据流的片段。

技术领域

本发明涉及用于针对存在的交通场景来分析表征车辆周围环境的传感器数据流的方法和设备以及用于驾驶车辆的方法。

背景技术

现代车辆越来越多地配备有驾驶员辅助系统(英语：Advanced DriverAssistance Systems，ADAS)，这些驾驶员辅助系统在特定驾驶情况下为驾驶员提供支持。支持范围从经由半自主地干预(例如，通过防抱死制动系统调节施加到轮轴上的扭矩)来纯显示可能的相关信息(例如，由变道助手发出警告)到完全自主或至少半自主地干预车辆控制(例如，通过车距调节控制器的适应性速度调节(英语：Adaptive Cruise Control，ACC))。

传感器数据、例如由超声波传感器、雷达传感器或相机提供的信号通常构成这种驾驶员辅助系统的基础，借助这些传感器数据可以确定当前的驾驶情况，并且作为对此的回应可以执行相应的驾驶员辅助系统的功能。特别是在(自主地)干预车辆控制的驾驶员辅助系统中，必须有可能借助传感器数据最可靠地鉴别当前的驾驶情况。

通常在此建立特定的、配置给一驾驶情况的规则或标准，在满足这些规则或标准的情况下可以推断出存在已知的驾驶情况。满足规则或标准在此例如作为驾驶员辅助系统采取行动的触发条件。例如，在称为自我车辆并配备有驾驶员辅助系统的车辆前方的相邻车辆驶入到同一车道中的交通场景可以通过以下方式识别，即，传感检测的垂直于行驶方向的与相邻车辆的横向距离减少，并且最终当相邻车辆紧挨着自我车辆处在其前方时，至少基本上假定值0。

为了测试这种驾驶员辅助系统、特别是它们在已知交通场景中的反应，可以向待测驾驶员辅助系统馈送表征已知交通场景的传感器数据。为了可靠地测试驾驶员辅助系统，通常需要大量的传感器数据，这些传感器数据必要情况下也表征交通场景的细微变化。

为此，从WO 2017/210222 A1已知用于验证驾驶员辅助系统的模拟场景的自动生成。在此特别是可以通过记录场景的变化来生成大量这样的模拟场景，其中，这些变化基于通过相似记录场景之间的差异隔离所生成的数据流。

发明内容

本发明的目的是：进一步改善针对存在的交通场景对传感器数据流的分析、特别是通过分析传感器数据流来更可靠地和/或以简单的方式识别当前的交通场景。

所述目的通过根据独立权利要求的用于针对存在的交通场景来分析表征车辆周围环境的传感器数据流的方法和设备以及用于运行驾驶员辅助系统的方法得以实现。

本发明的第一方面涉及用于针对存在的交通场景来分析表征车辆周围环境的传感器数据流的方法，该方法包括以下工作步骤：(i)通过优选借助动态时间标准化将传感器数据流的片段映射到至少一个模板上来确定相似性量度，该相似性量度表明传感器数据流的片段与存储在数据库中的至少一个模板之间的一致程度，其中，所述模板表征已知的交通场景；以及(ii)当相似性量度满足预定的相似性标准时，将所述已知的交通场景配置给传感器数据流的所述片段。

特别地，该方法借助计算机来执行。