用于确定机动车辆的停车位置的方法与流程

本发明涉及一种方法，该方法用于在机动车辆的操作期间在部件发生失灵的情况下确定机动车辆的停车位置。特别地，该方法包括检测机动车辆部件的故障，在考虑机动车辆的当前位置的同时确定可能的停车位置，并且为确定的停车位置确定相应的风险值。此外，本发明涉及一种用于机动车辆的导航系统，该导航系统包括用于检测机动车辆的部件故障的故障模块，用于在考虑机动车辆的当前位置时确定可能的停车位置的停车位置模块，以及用于为确定的停车位置确定相应的风险值的风险模块。

背景技术：

在一些已知的导航系统或驾驶员辅助系统中，使用了用于确定机动车辆的紧急停止的停车位置的方法。在机动车辆的部件发生故障或失灵的情况下，如果驾驶员要求或者响应于来自机动车辆的信号或消息，则确定合适的停车位置。根据故障情况，通常预先定义最大行驶路线或行驶时间，并且在本说明书中确定最适合相应故障的停车位置。例如，这样的停车位置可以构成最近的紧急停车站、最近的紧急电话亭、具有维修服务的最近的加油站等。

尽管导航系统将驾驶员引导到所确定的停车位置，但是驾驶员辅助系统也可以提供自动行驶到停车位置，以便例如在驾驶员突然无法驾驶车辆时确保安全停车。在这种情况下，通常将路旁或紧急车道上非常接近的并且对其他道路使用者显而易见的位置确定为停车位置。

us2011/0238292描述了一种包括用于确定紧急停止的停车位置的方法的导航系统。如果导航系统接收到紧急停止请求，则首先确定机动车辆的当前位置。根据紧急停车的原因和紧迫性、传感器值和其他信息，导航系统会为停车位置创建一个配置文件。除了最大剩余行驶时间和行驶路线之外，该配置文件还包括用于停车位置的附加要求，例如交通安全、辅助可及性、紧急电话的存在、具有维修服务的加油站等等。将该配置文件考虑到在最大行驶时间和行驶路线内确定后续停车位置。在多个可能的停车位置的情况下，最后进行安全方面的选择，其中特别考虑其他道路使用者对停车位置的影响。选择具有最高安全性的停车位置。

us8,618,922b2描述了用于自动驾驶机动车辆的驾驶员辅助系统，该驾驶员辅助系统在机动车辆的部件发生故障或失灵的情况下执行停车操纵。在行驶期间，对至少有限驾驶执行多个状况的监控。如果由于故障或失灵而不再满足这些状况，并且驾驶员不干预，则驾驶员辅助系统会自动地执行停车操纵。在这种情况下，优选地选择路边作为停车位置。如果由于故障、高速的迎面而来的交通或者道路布局导致在预定的最大时间段内不能将车道更换到路边，则将当前行驶车道作为停车位置。

在系统部件故障或失灵的情况下，用于确定机动车辆的停车位置的已知方法的缺点是用于紧急停止的最大行驶时间或最大行驶路线的规范和维护。结果是，可以选择的停车位置对于车辆乘员的安全性或快速修理来说不是最佳的。因此，例如，在具有直线和平坦路线的人口非常稀少的区域(例如沙漠)中，可以选择路边作为停车位置，尽管不顾有完全故障的风险，继续前往服务站将更优化。这同样适用于具有高度犯罪活动的不安全地区。另一方面，在预设太高的山区中的最大行驶时间或行驶路线可能在随后的安全相关系统完全失灵的情况下对车辆乘员造成相当大的风险。

技术实现要素：

本发明的一个目的是指定一种方法，该方法用于在机动车辆操作期间在部件发生故障的情况下确定机动车辆的停车位置，其中避免或至少减少了上述缺点，并且尤其进行合适的停车位置的最佳选择。

该目的经由独立权利要求中指定的方法和导航系统来实现。

在根据本发明的用于在机动车辆的操作期间在机动车辆的部件发生故障的情况下确定机动车辆的停车位置的方法中，检测机动车辆的部件的故障并且考虑到机动车辆的当前位置来执行确定可能的停车位置。故障的检测例如借助于机动车辆的错误和状态报告系统或借助于中央控制单元来执行，其中从机动车辆的各个部件接收错误或状态消息。可以借助于机动车辆的内部导航系统或经由与外部导航系统的无线电链路来执行可能的停车位置的确定。该方法例如配置用于驾驶员、驾驶员辅助系统或自动驾驶的机动车辆。

此外，针对确定的停车位置执行相应风险值的确定。例如，指示风险大小的有限数字序列或数值区间的值被指定为风险值或简称为风险。高值可能代表高风险，并且低值可能代表低风险，反之亦然。特别地，风险值可能代表某种事件可能发生的概率。例如，停车位置的风险值是基于在该位置处的危险，诸如由于其他道路使用者造成的危险或不利的气候状况。此外，对于该风险值，可以进一步考虑用于在停车位置处的舒适的停车等的辅助或基础设施的可用性或可及性。因此，除了危险之外，在停车位置处的机动车辆的乘客不适感也会导致停车位置的较差的风险值。为了确定停车位置的风险值，优选地，使用多个参数，其中的一些将在下面更详细地描述。这些参数例如从机动车辆的内部存储器中调取，或者经由移动无线电链路从外部存储器调取。在存储器中，参数可以以列表、表格或数据库的形式存在。

根据本发明的方法，通过检测到的故障来执行机动车辆的失灵的风险值的确定。优选地，为此也使用多个参数，其中一些也在下面更详细地描述。特别地，机动车辆的失灵的风险值可以表示机动车辆在到达停车位置的预定的行驶路线或行驶时间内的失灵概率。这种风险值因此尤其是行驶时间或行驶路线的函数。机动车辆的失灵被指定为不能驾驶机动车辆，其中继续驾驶是不可能的或者与对车辆的用户或其他道路使用者存在相当大的风险相关联。例如，这样的失灵可能是制动系统或转向系统的失灵，或者驱动系统的失灵。优选地，用于确定失灵的风险的值也从机动车辆的存储器调取或经由移动无线电链路从外部存储器调取。在存储器中，这些值可能以列表、表格或数据库的形式存在。

此外，基于停车位置的相应风险值和机动车辆的失灵的风险值，执行用于确定的停车位置的总体风险值的确定。执行具有最低总体风险值的停车位置的选择。例如，通过在行驶到停车位置期间的失灵以及停车位置的风险值的总和形成或平均形成来执行停车位置的总体风险的确定。在这种情况下，可以对风险值进行适当的加权。

借助于根据本发明的方法，由此可以在机动车辆的部件故障的情况下确定最佳的停车位置。例如通过导航系统向驾驶员显示通往该停车位置的路线。或者，可以借助于驾驶员辅助系统或通过自动驾驶机动车辆来自动地驾驶到选定的停车位置。

本发明的一个优选实施例包括确定从当前位置到所确定的可能停车位置中的一个的至少一条路线，确定该路线的风险值，并且在考虑该路线的风险值时确定总体风险值。优选地，在确定到确定的可能停车位置的多个路线的情况下，在确定停车位置的总体风险值时执行具有最低风险值的路线的选择和该风险值连同停车位置的风险值的考虑。基于本发明的实施例，为了确定总体风险，在确定停车位置的风险值或机动车辆的失灵的风险值任一或者最好是两个风险值期间考虑路线的风险值。此外，还可以从路线、停车位置和失灵的单独风险值来确定总体风险。

例如借助于机动车辆的导航系统和储存在其中的地图数据来确定到所确定的可能的停车位置的路线。或者，该路线也可以由外部导航系统确定并且经由移动无线电链路传送到机动车辆。具体地，在确定失灵风险期间，进一步考虑行驶路线、行驶时间或路线，例如，斜坡、路况等。优选地，用于确定路线风险的值也从机动车辆的存储器、机动车辆的导航系统调取或经由移动无线电链路从外部存储器调取。在存储器中，用于确定路线风险的相应值可以作为列表、表格或以数据库的形式提供。通过考虑路线风险，改善了选择安全且对机动车辆的乘客最为优化的停车位置。

根据本发明的另一有利实施例，考虑到机动车辆的功能部件的失灵概率来确定机动车辆失灵的风险值。例如，从存储器中调取或借助于存储的值来确定各种部件的失灵概率。优选地，失灵概率是寿命、总操作寿命、上次维护的时间点、维护间隔等的函数。此外，可以基于系统的各个部件的失灵概率来确定机动车辆的系统的失灵概率。特别地，在系统的两个冗余部件中的第一个失灵或故障的情况下，在确定机动车辆失灵的风险期间考虑第二部件的失灵概率。根据另一个实施例，在确定失灵风险期间，根据用于机动车辆操作的功能部件的重要性来执行对部件失灵概率的相应加权。通过这种方法，可以高精确度地确定机动车辆的失灵风险。

在本发明的一个优选实施例中，考虑到由于共同原因引起的机动车辆的附加部件的失灵概率来确定机动车辆的失灵风险值。由于共同原因引起的失灵例如是由于共同的外部原因(例如机动车辆的区域的过热)导致的失灵或由于部件的功能依赖性(例如，共同的电源、冷却系统或部件的通风系统的失灵)导致的失灵。这些部件的失灵概率在统计上相互依赖。通过考虑这种失灵的概率，确定机动车辆的失灵风险也得到改善。

根据本发明的一个有利实施例，考虑到在停车位置处的交通状况、服务基础设施、通信基础设施、人口状况、气候状况、地理条件、天气状况或任意这些参数的任意组合，来确定可能的停车位置的风险值。例如交通密度、道路状况(诸如道路类型、道路状态、道路照明或车道数目、应急车道的存在、紧急停车或停车场等)的交通状况被进一步考虑作为参数。例如，维修服务的可用性和质量、食品服务、过夜住宿或与公共交通工具的连接被考虑为服务基础设施参数。通信基础设施的参数尤其包括移动无线电网络、紧急电话或停车位置处的公共电话的可用性。人口状况的参数包括例如停车位置处的人口密度或犯罪活动水平。气候状况包括例如平均季节性白天或夜间温度、典型的季节性类型或降水量、或恶劣天气的频率。地理条件的参数例如描述停车位置处的景观和植被，即特别是停车位置是否是山区、丘陵景观、平坦区域、沙漠或森林。最后，特别考虑外部温度、降水量或降水类型、结冰道路和可能的恶劣天气的最新参数作为天气状况。此外，上述参数可以表示取决于一天中的时间或季节的值。因此，在确定可能的停车位置的风险值时可以考虑到达时间和到达日期。

因此，附加的优选实施例包括考虑到用于路线的交通状况、服务基础设施、通信基础设施、人口状况、气候状况、地理条件、天气状况或任何这些参数的任意组合，针对可能的停车位置处的路线确定风险值。考虑的参数优选地对应于上面已经提到的用于停车位置的参数，并且例如应用于路线的一部分或整个路线。此外，根据一个实施例，用于路线的道路路线的参数(例如，弯道、坡度或斜坡的频率或严重性、预测行驶时间、确定的行驶路线、天气状况等)在确定路线风险期间也被考虑为道路状况。

根据本发明的一个有利实施例，当确定停车位置的总体风险值时，接收当前交通信息、天气报告和天气预报并将其考虑在内。例如，在确定路线风险时，以及在确定总体风险时，考虑关于施工现场、交通拥堵或其他交通障碍的当前信息。此外，例如，当确定路线风险或停车位置的风险时，可能会发生当前或预测的外部温度、降水、雾、湿滑的道路或恶劣的天气的考虑。通过这种方式，当前的天气和交通信息被包括在总体风险的确定中，并且因此当选择停车位置时被考虑在内。

根据本发明的用于机动车辆的导航系统包括用于确定机动车辆的部件的故障的故障模块。此外，导航系统包括用于考虑到机动车辆的当前位置来确定可能的停车位置的停车位置模块，以及用于针对确定的停车位置确定相应风险值的风险模块。风险模块被配置成通过检测到的故障来确定机动车辆失灵的风险值，并且基于停车位置的相应风险值和机动车辆失灵的风险值来针对确定的停车位置确定总体风险值。此外，风险模块被配置成选择具有最低总体风险值的停车位置。

根据本发明的导航系统的一个实施例被配置成确定从当前位置到所确定的可能停车位置中的一个的至少一条路线。此外，根据该实施例，风险模块被配置成确定路线的风险值并且在考虑路线的风险值的同时确定总体风险值。

具体地，根据本发明的导航系统被配置成执行上述方法中的一个。导航系统可以被配置成由机动车辆的驾驶员、驾驶员辅助系统或自动驾驶的机动车辆使用。

附图说明

下面将根据附图更详细地描述本发明。以下所示：

图1示出了根据本发明的方法的一个示例性实施例的简化流程图，该方法用于在操作期间在机动车辆的部件发生故障的情况下确定机动车辆的停车位置。

具体实施方式

图1示意性地示出了用于在操作期间在机动车辆的部件发生故障的情况下确定机动车辆的停车位置的方法10。下面将描述该方法以及根据本发明的用于机动车辆的导航系统的示例性实施例。

最初，进行机动车辆部件故障或失灵的检测12。这例如借助于机动车辆的失灵和状态报告系统或中央控制单元以及导航系统的故障模块来执行。该方法优选地使用由中央控制单元接收的错误或状态消息来检测12故障或失灵。

在检测到12故障之后，通过机动车辆的导航系统执行机动车辆当前位置的确定14。导航系统使用卫星支持的位置确定系统，例如gps(全球定位系统)或伽利略，用于位置确定。替代地或另外地，位置确定可以通过地面移动无线电系统来执行。基于当前位置，确定16可能的停车位置，并且确定18从当前位置到每个确定的停车位置的可能的路线。这例如借助于导航系统的停车位置模块来执行，其中必要的数据从导航系统的存储器或经由移动无线电链路从外部服务器提供。或者，当前位置可以经由移动无线电链路传输到外部导航系统，该外部导航系统确定可能的停车位置和路线并且将它们传送回机动车辆的导航系统。

针对每个确定的停车位置执行停车位置的风险值的确定20。停车位置的风险值表示机动车辆的乘客在停车位置处的危险和不适的评级。因此，除了特定风险之外，例如，用于车辆乘员的服务选项和服务设施的可用性包括在停车位置的风险中。像下面描述的所有其他风险值一样，停车位置的风险值或简称为停车位置的风险是有限数字序列或时间间隔的值。高值可能代表高风险，并且低值可能代表低风险，反之亦然。

当确定20停车位置的风险值时，考虑多个参数，其中一些参数在图1中描绘。诸如道路类型、道路状态、道路照明或车道数量、紧急车道、紧急停车、停车位的存在等的道路状况22和取决于一天中的时间的交通密度24被考虑为交通状况。

在停车位置处的当前天气状况和一般气候状况被考虑为天气状况26。当前的天气情况例如经由无线电或经由移动无线电系统接收，并且尤其包括外部温度、降水、雾、黑冰、积雪、或者在可能的停车位置处的恶劣天气。一般气候状况包括，例如，平均季节性白天或夜间温度、典型的季节性降水或降水量、或突然恶劣天气的频率。在确定停车位置的风险时，也考虑在机动车辆处测量的外部温度28。

此外，人口密度30和基于在停车位置处的一天中的时间的犯罪活动水平32被考虑作为停车位置风险的人口状况。作为停车位置处的通信基础设施，移动无线电接收34也被包括在停车位置的风险值的确定中。例如，紧急电话或公用电话的可用性被考虑作为未示出的通信基础设施的附加参数。此外，考虑了用于服务基础设施的参数，例如维修服务或车库的可用性和质量、餐饮设施或通宵住宿设施、卫生设施或公共交通工具。此外，停车位置处的地理条件，例如用于描述景观或植被的类型的参数(例如山区、平原、沙漠或森林)被包括在停车位置处的风险的确定中。

上述参数从导航系统的存储器或经由移动无线电系统从外部存储器中调取。在存储器中，参数可以以列表、表格或数据库的形式存在。特别地，使用的参数可能取决于当前的天或季的时间。导航系统的风险模块借助于计算机和合适的统计方法执行停车位置的风险值的确定。在这种情况下，基于检测到的故障、一天中的时间、天气状况或其他状况，可以进行单个或全部参数的加权。

对于从当前位置到确定的停车位置的可能路线，还执行路线的风险的确定36。为此目的，在确定该风险时，特别是停车位置的一些或全部参数，例如沿着该路线的天气状况26、测量的外部温度28、人口密度30、犯罪活动水平32和移动无线电接收34都被考虑在内。此外，借助于沿着该路线的道路状况22和交通密度24来确定预期的行驶情况38，并且在确36定该路线风险时将行驶情况38考虑在内。此外，为了确定预期的行驶情况38，用于道路路线的参数(例如弯道、坡度或斜坡的频率或严重程度)，以及用于当前交通障碍的参数(诸如交通拥堵、堵塞、建筑工地等)被使用。这样目前的交通障碍经由无线电或经由移动无线电系统任一接收。用于道路路线的参数与其他参数一样，可以从导航系统的存储器中或者经由移动无线电从外部存储器或服务器中调取。为了确定40具有最小风险的路线，确定18到停车位置的多条可能路线，并且通过虚线箭头39指示的迭代分别执行路线风险的确定36。为此目的，导航系统的风险模块可以被配置用于确定路线风险。

另外，在方法10中，执行机动车辆的失灵风险的确定42。为此目的，还可以提供导航系统的风险模块。借助于检测到的故障，执行由于共同原因而导致额外失灵概率的确定44。由于与检测到故障的情况中的一个相同的原因，可能会发生机动车辆部件、部件组、子系统或系统的失灵。例如，对于部件的功能依赖性(诸如共用电源或冷却)或者对于作用于多个部件的外部原因，情况就是如此。由于共同原因导致故障的概率在统计上相互依存。

此外，对机动车辆的功能部件执行失灵概率的分类46。失灵概率尤其取决于寿命、总体运行持续时间、上次维护的时间点以及维护间隔。还确定对于冗余部件或系统的失灵概率，其中冗余部件已经失灵。由机动车辆存储器提供或借助于存储的值确定不同部件或系统的失灵概率，以及基于共同原因的失灵概率。替代地或另外地，经由移动无线电系统使用外部存储器是可能的。

使用用于功能部件的失灵概率以及由于共同原因导致的附加失灵概率，在达到停车位置之前确定48附加失灵或故障风险。在这种情况下，对于通往具有最小风险的停车位置的路线，考虑了50估计的行驶时间、行驶路线、预期的行驶情况或这些值的组合。使用附加失灵或故障风险，执行机动车辆在直至停车位置的路线上失灵的风险的确定42。

最后，使用机动车辆的失灵风险、停车位置的风险以及通往停车位置的路线的风险，执行停车位置的总体风险的确定52。在这种情况下，可以对单个风险进行加权。通过虚线箭头56指示的迭代确定52对于多个可能的停车位置的每种情况的总体风险来执行确定54或选择具有最小风险的停车位置和路线。因此，当选择停车位置时，除了行驶时间或行驶路线以及停车位置的风险之外，还考虑到机动车辆的失灵风险和路线风险。