[发明专利]执行至少半自动的交通工具功能的驾驶辅助装置和方法

说明书

一种用于根据待评估的行驶路程(106)通过驾驶辅助装置执行交通工具的至少半自动的交通工具功能，尤其驾驶功能的方法，其包括计算机实施的方法步骤：提供由在至少一个已知行驶路程(10,84)方面的路程数据(18)构成的多个聚类，其中，聚类根据预定的几何参数以段的形式将路程数据分组；提供尤其通过传感器装置检测的走向数据，其表明待评估的行驶路程(106)的走向，并将聚类(18)应用于走向数据，以便将待评估的行驶路程(106)划分为与聚类(18)相对应的路段(30,36)并由此将聚类(18)分别分配给单个路段(30,36)；确定至少一个不确定性变量，其对于在至少一个路段(30,36)和对应于该路段(30,36)的聚类(18)之间的进行的分配方面的不确定性是表征性的；根据不确定性变量确定控制变量，并提供控制变量以执行交通工具功能。

技术领域

本发明涉及一种用于根据待评估的行驶路程执行至少半自动的交通工具功能的驾驶辅助装置和方法。

背景技术

由现有技术已知用于机动车的驾驶辅助系统，其应尤其在可能的完全自主交通工具导引方面继续发展。然而在如今可用的驾驶辅助系统中要注意，它们不能在所有的交通情况和环境下都完全可靠和无差错地反应。这尤其适用于对相应的驾驶辅助系统未知的交通情况或环境，例如其还没有为此被训练或优化。因此，在安全范畴中需要安全和可靠处理相应情况的可能性。

由文献US 2021/0165409A1已知一种自主或半自主交通工具的自适应控制，其目的是模仿人类驾驶员的决策以产生适合用于自主或半自主交通工具的自主控制的路径。为此提出一种基于模型的预测控制，其使用运动模型、状态序列和参数的概率分布以及检测系统的信息优化预测范围方面的成本函数。由此为交通工具的一个或多个执行器产生控制命令系列。此外还使用交通工具运动的指标。

由文献US 2014/0136414A1已知一种社区内自主相邻交通工具交通网的方法和系统。建议计算一组在离自主相邻交通工具的边界距离内检测的对象的预测行为并确定用于预测的行为的置信度。在此，置信度是每个预测行为发生的概率的数字和/或百分比。

由文献US 2020/0192393A1已知一种自主驾驶系统，其可以基于在实际环境中部署(英语：Deployment)后发生的驾驶情况的观察自我调整。为此，对于发生问题的未知情况建议，将问题的解决与模式识别结合并以此通过将不同的未知情况分为组获得不同类型的问题类别。此外还说明了在由所建议的方法进行的探查(英语：exploration)中评估这种探查的安全性。为此例如说明，基于预定的模型测量风险，该模型检查到最近的交通工具和/或行人和/或道路边界的最小距离，以及用于加速和速度的极限值。

发明内容

本发明要解决的技术问题是克服由现有技术已知的缺点和提供一种方法，用于根据待评估的行驶路程执行交通工具的至少半自动的交通工具功能，尤其驾驶功能，以及提供一种驾驶辅助系统，其使用提供了尽可能高的确定性(或者说安全性、可靠性)。

根据本发明的(优选计算机实现的)用于根据待借助尤其基于处理器的驾驶辅助装置评估的行驶路程执行交通工具的至少半自动和/或半自主(优选自主)的交通工具功能，尤其驾驶功能和/或交通工具导引的方法包括多个(尤其计算机实现的)方法步骤，所述方法步骤尤其通过相应设置的电子计算装置(其优选为驾驶辅助装置的部件或与之通信连接)和/或优选通过驾驶辅助装置尤其自动执行。

驾驶辅助装置例如可以是或包括预定的或经训练的和优选可训练的用于执行交通工具的至少半自动或半自主(优选自主的)的交通工具功能，尤其驾驶功能和/或交通工具导引的模型。这例如可以以尤其深度的，即多层的人工神经网络或通过学习算法学习的策略的形式实现。