[发明专利]用于预测车辆的交通状况的方法

权利要求书

1.一种用于预测车辆(2)的交通状况(PU)的方法，其中，

-连续采集该车辆(2)的周围环境，并且

-依据所采集的周围环境数据和预测参数(P)来针对未来时刻预测该车辆(2)的交通状况(PU)，

其特征在于，

-当到达该未来时刻时，测知当前的真实交通状况，

-将当前的真实交通状况与预测的交通状况(PU)进行比较，

-在该比较中确定该预测是否存在预测误差，以及

-如果存在预测误差，则对所述预测参数(P)进行修正，

其中，所述预测参数(P)由车外的中央计算单元(4)提供，该车外的中央计算单元(4)请求车辆(2)在标记为关键的位置处在不存在预测误差的情况下向该计算单元(4)传输相应的数据组(D)，其中，该数据组(D)包括作为预测依据的数据、预测参数(P)、预测的交通状况(PU)和真实交通状况。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当在该比较中确定的当前的真实交通状况与预测的交通状况(PU)之间的偏差超过预先规定的容差值时，确定存在预测误差。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在存在预测误差的情况下，将包括作为预测依据的数据、预测参数(P)、预测的交通状况(PU)和真实交通状况的数据组(D)传输到该中央计算单元(4)，并且借助该计算单元(4)来对所述预测参数(P)进行修正。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，对所述预测参数(P)的修正是依据由多台车辆(2)产生的且被传输到该计算单元(4)的数据组(D)来执行的。

5.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，对所述预测参数(P)的修正是借助学习算法来执行的。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述学习算法为人工神经元网络。

7.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述车辆(2)是自动驾驶车辆。

8.一种用于操作自动驾驶的车辆(2)的方法，其中，在自动行驶期间执行根据权利要求1至7之一的用于预测交通状况(PU)的方法，并且该车辆(2)在驶上路段之前从至少一个车外的中央计算单元(4)调取该路段适用的预测参数(P)。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，用于自动驾驶操作的车辆(2)的运动轨迹(T)是依据预测结果在考虑其它交通参与者的可能的运动行为的情况下来进行规划的。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，在自动驾驶操作中，所规划的运动轨迹(T)是通过自动控制和/或调节车辆(2)的纵向和/或横向运动来实现的。

11.根据权利要求8至10中任一项所述的方法，其特征在于，所述车辆(2)是高度自动化驾驶的车辆或自主驾驶车辆。