[发明专利]提供参考数据用的方法、操控方法、设备、计算机程序和存储介质

说明书

提出一种用于向第一提供系统提供至少一个参考车辆的参考数据的方法，其中，将多个参考车辆的位置数据传输给第二提供系统，并且将至少一个测试车辆的位置数据传输给所述第一提供系统，所述方法具有以下步骤：通过所述第二提供系统将所述参考车辆的位置数据提供给所述第一提供系统；通过所述第一提供系统比较所述至少一个测试车辆的当前位置数据与所述多个参考车辆的同时间的位置数据，以在所述至少一个测试车辆的当前位置处确定至少一个参考车辆；如果在所述至少一个测试车辆的当前位置处已确定至少一个参考车辆，则将所述参考数据从所述第二提供系统传输到所述第一提供系统。

技术领域

本发明涉及一种用于提供至少一个参考车辆的参考数据的方法、一种用于操控车辆的方法、一种设备、一种计算机程序以及一种机器可读的存储介质。

背景技术

对于部分和完全自动化驾驶的算法和系统的开发、保障、评估和验证，以及为了训练用于部分和完全自动化驾驶的机器学习方法(例如深度学习)，需要不同类型的参考数据。这些参考数据尤其是在(部分)自主车辆中测量的传感器数据的标记样本以及具有“地面实况(Ground Truth)”数据的记录，这些“地面实况”数据表示对实际车辆环境的尽可能准确的描述。这些参考数据通常是在试验行驶中有针对性地获得(eingefahren)的，并且往往是手动注释的，这如今已经构成驾驶员辅助功能的开发中的大的成本部分。

“地面实况”的创建通常借助特殊的实验载体进行，这些特殊的实验载体配备有在质量上比待测试的系统更好的传感装置。例如，可以将激光雷达、雷达和视频的组合用作用于开发纯视频AEB功能的参考。该方法的缺点是，通常仅小型测试车队能够配备有该传感装置。

另一已知的可能性是使用“兔子车辆(Hasenfahrzeugen)”，该“兔子车辆”配备有通信装置和准确的测量装置，并且将这些数据例如通过固定的通信通道传递给测试车辆。

该方法的缺点是，仅能够校准单个的、预先定义的情景，但是不能够发现现场中的新的、令人感兴趣的情景。

发明内容

降低成本的一种可能性是使用现有的参考车辆车队来产生参考数据。这就是说，如果车队的参考车辆中的一个偶然在测试车辆的附近，则该参考车辆可以在没有手动注释的情况下用作测试车辆的参考车辆。这种参考车辆的数量越大，就能够生成越多的参考数据。

许多以开发自动化驾驶功能为目标的企业自身仅具有自己的几百辆车的小型车队。对于这些公司而言，通过访问车队的参考数据与手动注释相比具有成本优势。参考数据的供应商能够因为该优势由这些公司支付报酬(vergüten)。另一方面，存在大量的OEM和大型车队运营商，这些OEM和大型车队运营商中的一些对开发自动化驾驶功能没有自己的兴趣。这些公司(或者也可能为私人)中的一些能够有偿地提供其位置数据作为参考数据。

除了成本方面，借助小型测试车队的纯粹的数据收集通常不足以用于自动化驾驶功能的开发：获得所有驾驶情况的99.99％并开发出能够掌握这些情况的功能是简单的。特殊情况的最后0.01％的获得需要数倍的道路公里，并且情况越不可能发生，就需要越多的道路公里来“经历”该情况至少一次。由此原因，需要一种用于数据收集的方法，该方法使用更大的车队、例如OEM的完整系列车队的数据。

借助交换平台(Vermittlungsplattform)，一个或多个参考车辆车队的参考数据可以用于开发测试车辆的企业。这些参考数据可以用于由其他车辆的位置数据和/或传感器数据来开发、保障、评估和验证算法和系统。在此，数据的传递不是直接从车辆到车辆(V2X)进行，而是通过后端服务器(云)进行。

根据本发明的各个方面，提出一种用于提供至少一个参考车辆的参考数据的方法、一种用于操控车辆的方法、一种设备、一种计算机程序以及一种机器可读的存储介质。以下还给出有利的构型。