用于在自动化驾驶模式下运行机动车的方法和设备与流程

1.本发明涉及一种用于在自动化驾驶模式下运行机动车的方法，该方法借助用于自动化驾驶的辅助功能并考虑该辅助功能的性能能力其中，为了实施该辅助功能，进行该性能能力与性能需求(leistungsbedarf)的比较。该方法的特征在于，求取针对即将到来的驾驶情况的性能需求作为性能需求。此外，根据本发明提出一种设备，该设备设置用于实施该方法。


背景技术：

2.在自动化驾驶功能领域中可以看到机动车中的当前发展的驱动力。在此，所谓的特征承担机动车的驾驶任务。在低自动化级别(例如sae≤l2)的情况下，驾驶员对车辆引导任务负有全部责任(动脑(minds
‑
on)且动手(hands
‑
on)。这也称为所谓的高级驾驶员辅助系统(advanced driver assistance system，adas)。在较高的自动化级别(例如sae>l2，即l2+...l4/5)的情况下，系统逐渐地承担越来越多的责任，并且通过放手(hands
‑
off)、放心(minds
‑
off)、无人驾驶这些步骤，人类驾驶员可以从引导任务中脱离。这也可以称为所谓的自动驾驶(automated driving，ad)。根据sae j3016，术语“运行设计域(operational design domain，odd)”描述以下运行条件：针对这些运行条件，已经开发用于自动化驾驶的辅助系统并且因此能够以运行安全的方式运行该辅助系统。因此，在必须存在的运行条件和环境方面，odd是adas/ad特征的设计域，以便该特征可以并且允许主动承担驾驶任务。因此，adas/ad特征背离(verlassen)odd导致对于乘员和交通参与者而言不可接受的风险。


技术实现要素：

3.相反地，根据本发明的方法有利地使得能够及时地识别到自动化驾驶功能背离运行设计域。通过及时的识别，例如可以采取措施，以便防止实际背离。因此，不仅提高安全性，而且增加自动化驾驶功能的可投入使用性和可用性。
4.根据本发明，通过在本发明的技术方案中说明的特征使这成为可能。以下还给出了本发明的其他构型。
5.根据本发明的用于在自动化驾驶模式下运行机动车的方法，该方法借助用于自动化驾驶的辅助功能并考虑该辅助功能的性能能力，其中，为了实施该辅助功能，进行该性能能力与性能需求的比较，该方法的特征在于，求取针对即将到来的驾驶情况的性能需求作为性能需求。
6.这可以理解为，规划一种适合于即将到来的驾驶情况的自动化驾驶操作。接着，求取实施该驾驶操作所需的性能需求。将该性能需求与自动化驾驶功能的系统中可用的性能能力进行比较。由此可以有利地在采取驾驶操作之前已经决定是否也可以(完全)实施驾驶操作。如果不是这种情况，例如，针对该驾驶情况的性能需求超过系统的性能能力，则可以采取适当的(也是预防性的)措施。由此能够提高安全性。此外，预防性的措施的采取有利地使得能够避免实际背离性能能力。由此，通过保持自动化驾驶功能，有利地提高可投入使用
性。
7.术语“即将到来的驾驶情况”可以理解为所谓的“驾驶场景”。术语“针对即将到来的驾驶情况的性能需求”相应地可以理解为“针对驾驶场景的性能需求”。在所描述的驾驶环境中所定义的驾驶操作的可能实施可以理解为驾驶场景。特别地，这包括：在机动车的当前存在的驾驶环境中所规划的自动化驾驶操作的实施。
8.术语“针对即将到来的驾驶情况的性能需求”应具体理解为，车辆当前处于定义的和/或可求取的驾驶环境中并且将一驾驶操作作为下一即将来临的驾驶操作进行评估。因此，特别地，相应的驾驶操作应理解为下一所规划的驾驶操作。然而，在驾驶操作的实施中或由于驾驶操作的实施，可能出现驾驶环境的变化，在此，显然以有利的方式考虑到这一点。因此，在此意义上，以下性能需求理解为针对即将到来的驾驶情况的性能需求：该性能需求对于驾驶操作是必需的，以用于在考虑机动车的当前环境的情况下(进一步)实施自动化驾驶功能。因此，术语“即将到来的驾驶情况”理解为在车辆的现有环境中该车辆的所规划的驾驶操作。
9.性能需求(所谓的需求)可以在机动车本身中求取。例如，性能需求的求取可以基于环境传感装置(例如视频传感装置)的数据来进行。为此，可以将这些数据转换为基于图形的数据格式，例如转换为标记属性图数据(labeled property graph，lpg)。还可以由(转换后的)数据创建基于图形的数据结构(例如本体(ontologie))，以描述性能需求。
10.性能能力(所谓的能力)可以存储在车辆本身中。例如，可以以所谓的特征odd的形式描述性能能力。数据格式lpg也可以用于描述性能能力。
11.在一种有利的实施方式中，该方法的特征在于，当求取出针对即将到来的驾驶情况的性能需求位于辅助功能的性能能力之外时，采取反应措施。
12.这理解为，如果针对驾驶操作的实施所求取的性能需求超过系统的可用性能能力，则实施所定义的措施。这些措施可以是预防性的也可以是反应性的。预防性的措施可以有利地具有以下目标：避免实际背离性能能力，例如通过改变驾驶操作。反应性的措施可以具有以下目标：在实际背离性能能力的情况下，还保证或恢复足够高的交通安全性以及系统安全性。
13.在一种可能的构型中，该方法的特征在于，作为反应措施实施以下：
14.‑
预防措施，以便避免背离性能能力；尤其是改变自动化驾驶操作，和/或
15.‑
安全措施，以便在背离性能能力的情况下实现足够的交通安全性；尤其是降级用于自动化驾驶的辅助功能和/或采取安全停止驾驶操作和/或输出警告。
16.这应理解为，作为措施，例如可以执行驾驶操作朝向较低性能需求的改变。显然，也可以设想，相应地向驾驶员发出警告或中断自动化驾驶功能。因此，能够提高安全性。此外，预防措施的采取有利地使得能够避免实际背离性能能力。由此，通过保持自动化驾驶功能，有利地提高可投入使用性。替代地或附加地，也可以添加外部资源作为措施，以便提高系统的性能能力。
17.在一种优选的实施方案中，该方法的特征在于，求取在即将到来的驾驶情况中实施辅助功能时的性能需求是否将超过性能能力的概率，其中，尤其是在超过该概率的界限值时，认为性能需求位于辅助功能的性能能力之外。
18.这理解为，求取在即将到来的驾驶情况中进一步实施辅助功能时、尤其是在执行
所规划的驾驶操作时可能背离性能能力的概率。在超过所定义的、用于可能背离性能能力的界限值的情况下，认为针对即将到来的驾驶情况的性能需求位于性能能力之外。相应地认为不能安全地实施所规划的驾驶操作。
19.在一种替代的扩展方案中，该方法的特征在于，为了描述针对即将到来的驾驶情况的性能需求而使用基于图形的数据结构，和/或为了描述辅助功能的性能能力而使用基于图形的数据结构。
20.这理解为，借助基于图形的数据结构来描述性能能力。此外，这理解为，借助基于图形的数据结构来描述性能需求。相应地，odd和车辆数据也可以以基于图形的数据结构和/或数据库存在或使用。例如，标记属性图(lpg)数据可以用作数据格式。替代地，自然也可以设想任何其他技术上合适的描述格式、尤其是资源描述框架(ressource description framework，rdf)。
21.在一种有利的构型中，该方法的特征在于，为了求取针对即将到来的驾驶情况的性能需求，关于即将到来的驾驶情况创建本体。
22.这理解为，例如创建并使用本体数据库结构。有利地，基于关于当前驾驶情况所求取的数据创建关于性能需求的本体。
23.在一种可能的实施方案中，该方法的特征在于，为了求取针对即将到来的驾驶情况的性能需求，基于以下对即将到来的驾驶情况进行描述：
24.‑
借助自己的车辆传感装置所求取的数据，和/或
25.‑
借助传递给车辆的外部数据。
26.这理解为，借助车辆传感装置(例如雷达、视频、gps、传感器、ecu、致动器)来求取关于当前驾驶环境的重要相关的输入参量和数据。有利地，为此——只要存在——使用已经存在于机动车中的结构(即设备)。
27.在一种优选的扩展方案中，该方法的特征在于，为了求取针对即将到来的驾驶情况的性能需求，实施以下步骤中的至少一个：
28.‑
求取原始数据；
29.‑
预处理原始数据；
30.‑
对象分类；
31.‑
将当前数据转换为基于图形的数据格式，尤其是转换为标记属性图(lpg)；
32.‑
创建连接、尤其是创建个体本体(einzel
‑
ontologien)和/或整体本体(gesamt
‑
ontologie)；
33.‑
存储数据结构、尤其是存储整体本体。
34.这尤其理解为，将当前的或所求取的输入数据或原始数据或经分类的对象转换为基于图形的数据格式。例如将lpg理解为基于图形的数据格式。在一种替代的实施方式中，该方法的特征在于，为了描述即将到来的驾驶情况，将所定义的输入数据转变为基于图形的数据结构。例如将本体理解为基于图形的数据结构。
35.在一种有利的扩展方案中，该方法的特征在于，为了描述辅助功能的性能能力，考虑关于辅助功能的可能使用条件的本体。
36.这理解为，不仅关于性能需求而且关于性能能力使用基于图形的数据结构。同样地，在描述性能能力时也考虑本体。有利地，关于性能能力的本体可以已经存储在系统中。
因此，系统本身可以维持运行条件和运行可能性的基于图形的描述，从而在个别情况下不必产生该描述，而是可以从数据库中调用。这样的数据库也可以处于机动车外部。
37.在一种可能的实施方式中，该方法的特征在于，为了描述辅助功能的性能能力，考虑飞马本体(pegasus
‑
ontologie)，尤其考虑以人为因素进行扩展的飞马本体。
38.这理解为，为了求取性能需求和/或性能能力，使用飞马本体。为此，尤其使用以人为因素进行扩展的飞马本体。如此扩展的、用于描述例如odd的飞马本体可以有利地考虑以下方面。
39.‑
l1：街道水平
40.‑
l2：关键基础设施(leitinfrastruktur)
41.‑
l3：临时影响l1和l2
42.‑
l4：运动对象，包括其可能的行为在内
43.‑
l5：环境条件
44.‑
l6：数字信息
45.‑
l7：自我车辆(ego
‑
fahrzeug)的人类驾驶员
46.‑
相对于其他对象的相对位置和绝对位置
47.‑
驾驶操作
48.在一种优选的构型中，该方法的特征在于，该方法包括与外部资源、尤其是与边缘服务器和/或云服务器进行数据的双向交换，其中，特别地，与外部资源来交换用于求取性能需求的数据和/或用于描述辅助功能的性能能力的数据，和/或，其中，特别地，借助外部资源将针对即将到来的驾驶情况的性能需求与辅助功能的性能能力进行比较。
49.这理解为，不仅可以考虑和使用车辆内部的资源，例如安装在机动车中的控制装置。而是也可以使用车辆外部的资源(如有必要)。为此有利地使用云服务和云技术。在此，例如可以使用所谓的高性能数据分析算法和/或大数据图分析，例如以便求取性能需求或执行性能需求与性能能力的比较。
50.该方法可以例如以软件或硬件或以软件和硬件的混合形式例如在控制装置中实现。
51.在此提出的方案还实现一种设备，该设备构造用于在相应的装置中执行、操控或实现在此提出的方法的变型方案的步骤。也可以通过本发明的呈设备形式的实施变型方案快速且高效地解决本发明所基于的任务。
52.在本文中，设备可以理解为处理传感器信号并根据该传感器信号输出控制信号和/或数据信号的电设备。该设备可以具有接口，该接口可以以硬件形式或以软件形式构造。在硬件形式的构造中，接口可以例如是所谓的系统asic的一部分，该系统asic包含设备的各种功能。然而，也可能的是，接口是自己的集成电路或至少部分地由分立的构件组成。在软件形式的构造中，接口可以是软件模块，该软件模块例如与其他软件模块一起存在于微控制器上。因此，例如以下可以视作该设备：中央控制装置、尤其是中央运行设计域计算单元，用于摄像机的控制装置，摄像机系统，用于检测驾驶环境的其他传感器，用于与车辆外部的资源进行数据交换的设备等。
53.也有利的是一种具有程序代码的计算机程序产品或计算机程序，该程序代码可以存储在机器可读的载体或存储介质(例如半导体存储器、硬盘存储器或光学存储器)上，并
且用于执行、实现和/或操控根据上述实施方式之一的方法的步骤，尤其是当在计算机或设备上实施该程序产品或程序时。
附图说明
54.应当指出，在说明书中单独列出的特征能够以任何技术上有意义的方式彼此组合并阐明本发明的其他构型。本发明的其他特征和符合目的性从基于附图对实施例的描述中得出。
55.由附图示出：
56.图1示出中央控制设备(中央运行设计域计算单元)的示意性嵌入(einbettung)；和
57.图2示出一种示例性实施方式的方法步骤；和
58.图3示出用于生成odd数据的方法步骤；和
59.图4示出性能能力与性能需求之间的基于本体的比较的示意图。
具体实施方式
60.图1示出中央控制设备(中央运行设计域计算单元，coddu)的示意性嵌入。在此，中央控制设备2集成在机动车1中。显然，中央控制设备2也可以是另一控制装置的一部分。机动车1可以以自动化驾驶功能(所谓的特征)运行。自动化驾驶功能仅能在所定义的界限内运行，即在驾驶功能的性能能力3内(在所谓的特征能力(feature capabilities)内)。在此，所谓的运行设计域(odd)描述可以在其内运行驾驶功能的情况和条件。图1示出驾驶功能的性能能力3的示意图。在图1中还示意性地示出驾驶功能的性能能力的描述4。该描述4例如以图形结构实现。作为示例，示出标记属性图(lpg)的多个节点5，包括其连接在内。因此，将车辆的自动化特征的odd作为本体存储在标记属性图中。因此，在特征能力的意义上定义特征的odd，并将其作为本体保存在coddu中。借此确定，车辆在哪个odd中可以或允许以主动ad/adas特征运行，这又用作以下输入：该特征是否可以在给定情境下安全地实施操作。
61.此外，图1示意性地示出针对机动车的即将到来的驾驶情况的性能需求13。通过车辆借助不同设备来检测当前的驾驶环境。这些设备可以包括：传感器6、执行器7、控制装置8以及用于检测重要相关数据的其他设备9。借助单向信息流10将这些数据进一步传递给中央控制设备2。数据源(传感器、ecu、致动器、云)的重要相关的原始数据或经预处理的数据要么在源附近要么在进入到coddu中时转换为lpg数据，在coddu中，将这些原始数据或经预处理的数据例如作为实时lpg本体进行存储。
62.为了支持分析处理，中央控制设备2可以利用外部资源12。例如外部数据库或外部计算设备可以用作外部资源12。中央控制设备2与外部资源之间的数据交换例如借助双向信息流11进行。这意味着，存在与外部资源(例如边缘服务器或云服务器)的双向连接，由此交换有益于odd偏离(departure)探测功能的其他数据。因此，coddu针对每个时间点计算有效实时lpg本体，将该有效实时lpg本体与所存储的特征odd进行比较。此外，针对每个adas/ad特征存在存储在coddu中的特征能力列表，由此，根据所需的操作以及相对于其他对象的相对位置或绝对位置计算当前的特征能力。此外，可以预测性地警告背离odd并且采取预防
措施。
63.在图2中示出本发明的一种实施方式的方法步骤的图示。在此，在第一步骤s1中开始该方法，例如通过激活自动化驾驶功能。在步骤s2中，求取即将到来的驾驶操作，即在考虑即将到来的驾驶情况的情况下为了实施或继续进行自动化驾驶功能而必须进行的驾驶操作。此外，在步骤s3中，求取odd重要相关的数据，即求取驾驶情况或合适的驾驶场景和/或为此求取性能需求所需的数据。在步骤s4中，求取驾驶情况或驾驶场景。此外，在该步骤中，为此求取性能需求。在此，显然也可以考虑相应的不安全性。在步骤s5中，求取辅助功能的性能能力。在此，例如可以访问存储在车辆中的数据。在步骤s6中，与外部资源交换数据。例如车辆外部的数据库或计算能力(例如边缘计算机或云计算机)可以用作外部资源。
64.在步骤b1中，检查所求取的针对即将到来的驾驶情况或确定的驾驶操作的性能需求是否超过adas/ad特征的辅助功能的性能能力。在此，显然也可以基于概率。尤其检查是否超过所定义的潜在阈值(potentialschwelle)。如果不是这种情况(n分支)，则在步骤s10中实施常规驾驶操作，即执行求取为适合于即将到来的驾驶情况的自动化驾驶操作。
65.然而，如果超过潜在阈值(y分支)，则可以例如在另一步骤b2中检查是否也超过风险阈值。如果例如还没有超过风险阈值(n分支)，则可以例如在步骤s9中进行或至少分析所规划的驾驶操作的改变。然而，如果也超过风险阈值(y分支)，则可以例如在下一步骤b3中做出关于反应措施的决定。因此，例如，在随后的步骤s7中能够实现特征降级，其中，设置确定的自动化驾驶功能。替代地或附加地，可以在步骤s8中实施安全停止驾驶操作，借助该安全停止驾驶操作，自动化地将车辆带入到安全状态中。安全停止驾驶操作可以长达数公里。在接下来的步骤b4中，检查是否能够实现自动化驾驶功能的继续进行。如果不是这种情况(n分支)，则以步骤s11结束该方法。然而，如果是这种情况(y分支)，则可以例如以步骤s4求取和分析针对下一驾驶情况的性能需求。
66.在图3中示出用于生成odd数据的方法步骤的图示。因此，涉及先前描述的关于求取针对即将到来的驾驶情况的性能需求的方法步骤s3的可能的技术构型。为此，在第一子步骤s3a中求取原始数据。例如，这可以借助视频摄像机来进行。在另一子步骤s3b中，进行原始数据的预处理。在下一步骤bs3c中，检查是否可以在数据中求取可分类对象。如果是这种情况(y分支)，则在子步骤s3c中进行对象分类。然而，如果不是这种情况(n分支)，则不进行分类。在随后的步骤s3d中，将数据转换为基于图形的数据格式，例如转换为标记属性图数据。在另一子步骤s3e中，创建本体。在此，可以创建单体本体以及在考虑关联的情况下还可以创建整体本体。在最后的子步骤s3f中，存储本体。
67.换句话说：例如可以从所有可能的数据生成元件(例如摄像机、雷达、车轮转数传感器、转向器的齿条位置、gnss、加速度传感器、逆变器、电池管理系统、座椅安全带扣锁等)中推导出重要相关的输入odd数据。不管原始数据预处理的类型如何(例如，在源附近借助asic相对于区域控制装置或中央控制装置)，首先预处理原始数据，并且根据是否分类来将这些原始数据转换为lpg数据。例如，在以概率75％将对象分类为自行车的摄像机系统中，形成一个lpg节点，该lpg节点具有类型和标记自行车、概率＝75％、时间戳以及其他属性(例如路线中的xyz位置、id、高度、宽度......)。由所有这些输入odd数据形成相应的节点，并针对每个时间戳创造并保存本体。因此，生成并存储实时odd本体，由此可以追溯车辆的路线和情境。
68.图4示出性能能力与性能需求之间的基于本体的比较的示意图。在此，图4尤其表明驾驶功能的性能能力3以及针对即将到来的驾驶情况的性能需求13的相互作用。在此，作为图1的补充，图4还以图形结构示出针对驾驶情况的性能需求的描述14。如已经关于图3所描述的那样，将传递至中央控制装置的数据例如转换成lpg数据，并且针对性能需求创建相应的本体。可以基于本体将性能能力与性能需求进行比较。
69.换句话说：首先，在coddu中处理重要相关的odd数据，并计算所谓的情况/场景需求和复杂性。需求是所纳入的重要相关的输入odd数据的函数。这也可以理解为车辆在其中运动的情况和场景的复杂程度。推导出对特征(自动化驾驶功能)存在哪些要求和需求。同时，在可以短期实施的操作以及将来预期的操作(包括位置数据在内)下，在考虑所存储的特征odd的情况下计算特征能力。最后，进行需求和能力的比较，由此在该情况下检查，该特征是否可以在该边界条件下安全地实现所期望的和预期的操作，或者该特征是否处于特定的odd中，即是否处于性能能力内。
70.另一重要元件表示coddu的外部通信，由此针对当前位置实时提供预期操作，并交换经预处理的其他实时数据。此外，可以将车辆的实时lpg本体发送给服务器，以进行验证、可信度检验和用于大数据分析，由此总是可以生成更好的预测性odd偏离模型。
71.在图4中还示出实时lpg本体与特征odd之间的本体检查。因此，也可以将这些实时lpg本体检查与云交换。在需求超过特征能力的情况下，如关于图2所描述的那样，可以要么采取经降级的特征状态要么执行安全停止驾驶操作。