用于其他交通参与者的轨迹预测的社会力模型的制作方法

本发明涉及一种用于自动化车辆的用于求取关于一个或者多个其他交通参与者的行为的相应预告的系统以及一种用于自动化车辆的用于求取关于一个或者多个其他交通参与者的行为的相应预告的方法。

背景技术：

1、在保守设计中，自动化车辆倾向于防御性驾驶行为，以便将进入危急状况的风险最小化。在这样的设计中，可以考虑其他交通参与者的所有可能的机动动作，以便始终计算用于避免碰撞的安全路线。如果这在假设所有交通参与者的行为一致的情况下通过规定的参数实现，则与人类驾驶员相比，尤其是在城市内交通中，对于相同的路段而言，该自动化车辆可能需要平均更长的持续时间。这会导致乘客的不满并且导致对自动化车辆的抗拒。但是，典型地，如果为此更积极地实施可能的驾驶机动动作，则自动化车辆在技术方面也能够更快速地行驶通过这样的热闹的区域。由此，虽然平均速度能够被提高，但是行驶舒适性会下降，使得同样可能导致不满。

2、在现有技术中描述如下处理方式：检测其他人员并且由结果得出用于自动的或自动化的驾驶控制功能的动态性。

3、对此，de 10 2017 217 056 a1涉及一种用于运行机动车的驾驶员辅助系统的方法，其中，预测在机动车的环境中的至少一个有生命对象的运动，所述方法包括下述步骤：a)保存运动模型，其中，相应的运动模型描述有生命对象的运动的与至少一个另外的对象有关的变化，其中，有生命对象和至少一个另外的对象分别属于一对象类别，并且保存用于所述对象类别的组合的运动模型；b)接收涉及机动车环境的测量数据；c)根据接收到的测量数据，识别在机动车的环境中的至少一个有生命对象和至少一个另外的对象，以及确定所述对象彼此间的相对位置；d)辨识所识别的对象的对象类别；e)针对至少一个检测到的有生命对象：i.至少根据有生命对象相对于至少一个另外的对象的相应的相对位置以及针对在步骤d)中辨识出的对象类别的组合所存储的至少一个运动模型，创建有生命对象的运动方程；ii.根据在第一子步骤e)i.中创建的运动方程来预测有生命对象的运动；和f)在考虑至少一个有生命对象的在步骤e)中所预测的运动的情况下，运行驾驶员辅助系统。

4、除此之外，us2021/0155266 a1涉及一种车辆的对象轨迹预告系统，该对象轨迹预告系统包括：一个或者多个传感器，所述传感器设立为用于生成传感数据，所述传感数据相应于在车辆的区域内的一个或者多个对象；一个或者多个处理器；和存储器，该存储器与一个或者多个处理器耦合并且包含指示，当所述指示通过一个或者多个处理器实施时，所述指示促使一个或者多个处理器：根据传感数据辨识第一感兴趣的人员(person ofinterest，poi)；根据传感数据估计第一poi的三维(3d)姿态；根据第一poi的至少该3d姿态计算第一poi的轨迹；和根据第一poi的轨迹确定车辆的导航路径。

技术实现思路

1、本发明的任务在于，为自动化车辆提供改进的关于其他交通参与者的运动的预告，以便最终改进自动化车辆的驾驶行为。

2、本发明由独立权利要求的特征得出。有利的扩展方案和构型是从属权利要求的主题。

3、本发明的第一方面涉及一种用于自动化车辆的用于求取关于一个或者多个其他交通参与者的行为的相应预告的系统，该系统具有传感器单元和计算单元，其中，该传感器单元用于并且实施为用于检测其他交通参与者并且向计算单元传送检测到的关于这些其他交通参与者的数据，其中，该计算单元实施为用于：由传感器单元的数据将相应交通参与者分类到交通参与者的存储在数据库中的、预给定的相应组中，实施配属于相应交通参与者的相应组的且同样存储在数据库中的社会力模型，并且根据关于相应交通参与者的传感器数据中的在交通参与者的当前状态方面的信息将相应社会力模型参数化，并且由参数化的相应社会力模型估计相应交通参与者的未来行为。

4、尤其是，为此使用社会力模型，以便尤其对运动(通过交通参与者的如下趋势引起：所述交通参与者相互远离或者远离对象或者试图彼此接近或者接近对象)进行建模。

5、因此，社会力模型用于对环境交通进行建模，因为社会力模型的行为能够通过调整社会力模型的参数而逼真地、非常好地接近交通参与者的特定的真实行为。在社会力模型的范例中，基于所谓的社会力的影响，确定动态对象的运动。在此，社会力不是该动态对象所受到的、能够物理测量的力，而是在该上下文中应被理解为单个对象的如下诱因：根据该对象的目标和该对象的环境中的对象而沿确定的方向运动。所提到的影响表现为不同的排斥力和吸引力的形式，并且形成合力，该合力最终确定对象的运动。因此，社会力模型是电荷的抽象相似物，所述电荷视其电荷而定地可以相互排斥或者可以相互吸引。对此的示例是母亲与孩子之间的行为，该行为导致相互吸引的运动趋势。而骑行者和载重汽车则具有排斥趋势，因为原则上针对骑行者的危险来自于载重汽车，使得骑行者至少在较长的时间内试图避开载重汽车的紧邻处。在借助相应的用于相应交通参与者的社会力模型的模拟中，交通参与者中的每个交通参与者有利地单独地被视为独立代理人，该独立代理人对其他交通参与者(在另外的代理人的意义上)的行为做出反应，并且该独立代理人的自己的行为又对其他交通参与者的行为施加影响。社会力模型也可以用于障碍物等对象或者用于交通参与者的可能的目标等逻辑单元。对此也参见公开物“dirk helbing和péter molnár等人。“social force model for pedestrian dynamics”。在：physical review e51.5(mai1995)中，参见第4282-4286页。issn:1095-3787。doi:10.1103/physreve.51.4282。url:http://dx.doi.org/10.1103/physreve.51.4282”。与交通模拟的迄今为止可供使用的工具相比，社会力模型的这种多维的空间连续的模型方案的使用提供对真实程度的显著改进。

6、借助交通参与者的社会力模型所实现的目标是，与标准值相比更准确的机动动作预测。该机动动作预测可以变得更准确，因为通过对交通参与者的特定的参数化，可以获得更高的预先估计交通参与者的正确轨迹的概率。由此可以实现两种情况：第一：如果能够预期交通参与者的行为不符合规则，则可以例如通过减小速度或者增加安全间距来提高安全性。第二：如果位于附近的交通参与者的行为不可能不符合规则，则可以例如省去防备性的速度降低和防备性的安全间距增加，使得能够实现更快的前进。这种估计尤其基于模拟实现。

7、通过传感器单元对其他交通参与者的检测首先用于辨识其他交通参与者，以便提供关于如下内容的知识：哪个类型的另外的交通参与者位于本自动化车辆周围，并且以便提供相应社会力模型。除此之外，该传感器单元可能不仅仅用于借助摄像头等被动传感器检测相应的其他交通参与者，而是也可以实施为用于从其他交通参与者接收、尤其是经由无线电信号接收电子通信。如进一步在下文所解释的那样，这例如涉及其他交通参与者的gps信号，所述gps信号可以将其自己的迄今为止的轨道曲线传输给该自动化车辆。例如，其他交通参与者也可以将关于其自身的社会力模型传输给该自动化车辆，并且对此例如也可以传输用于相应社会力模型的初始的或者完整的参数组。因此，术语“传感器单元”尤其应在功能方面来看待，并且应在广义上理解为数据检测单元。

8、本发明的一种有利效果在于，可以更好地估计其他交通参与者的行为并且可以在自动化车辆的轨迹规划方面考虑所述行为。通过为在自动化车辆的环境中的真实交通参与者配属适合的特定的建模和对所述建模的参数化，可以以确定的概率估计其他交通参与者的行为、尤其是路线和反应。环境交通可以借助社会力模型更好地被估计，并且可以在自动化车辆的轨迹规划方面被考虑。例如，可以利用该更好的估计，以便根据状况将所实施的轨迹转向更多安全性或者舒适性的方向。

9、根据一种有利的实施方式，该计算单元实施为用于，基于关于相应的其他交通参与者的行为的相应预告调整在自动化车辆的驾驶机动动作方面的命令。

10、根据另一种有利的实施方式，数据库保存在中央存储器中。

11、根据另一种有利的实施方式，该中央存储器如此设计，使得自动化车辆中的恰好一个相应自动化车辆具有对该中央存储器的访问权，使得恰好一个中央数据库分别供恰好一个自动化车辆使用。

12、该实施方式涉及用于每个自动化车辆的各一个中央数据库。在此，存储自动化车辆创建的或者被提供的社会力模型，其中，相应自动化车辆具有对中央存储器的独占的访问权，即另外的自动化车辆对同一中央数据库不具有访问权。在相应性能卓越的计算能力的情况下，数据库可以存储在自动化车辆中或者(在其他情况下)在外部存储在云端/计算中心中，如果该访问足够快的话。

13、根据另一种有利的实施方式，用于预给定的组中的每个组的所有社会力模型存储在中央存储器中，以便在需要时能够由自动化车辆中的相应自动化车辆的相应计算单元调用。

14、与前述内容不同，该实施方式涉及中央数据库，每个所创建的用于特定的交通参与者的模型保存在该中央数据库中并且在需要时可以由相应自动化车辆调用。该方法具有如下优点：可以使用大量数据来创建和改进社会力模型。此外，如果自动化车辆需要特定的交通参与者的社会力模型，则特定的社会力模型已经保存在该数据库中的概率更高。

15、根据另一种有利的实施方式，该数据库保存在相应的分立的存储器中，其中，相应的分立的存储器配属于相应交通参与者，使得其他交通参与者中的相应的其他交通参与者能够提供其自己的相应社会力模型。

16、在分立的存储器的情况下，每个交通参与者存储其自己的社会力模型，并且在需要时将该社会力模型提供给其他交通参与者。其他交通参与者可以附加地传送数据，使得相应社会力模型被改进。社会力模型也可以已经被传送给自动化车辆，如果这些自动化车辆位于附近的话。

17、优选地，社会力模型利用很多参数，以便以接近现实的方式对交通参与者、对象、目标、交通路线的排斥力和吸引力进行建模，所述排斥力和吸引力作用于待建模的交通参与者。因此，正确的参数化是至关重要的，以便表现确定的交通参与者的特定的行为。对该参数化可以如何执行的详细描述，参见公开物“dirk helbing和péter molnár等人。“social force model for pedestrian dynamics”。在：physical review e 51.5(mai1995)中，参见第4282-4286页。issn:1095-3787。doi:10.1103/physreve.51.4282。url:http://dx.doi.org/10.1103/physreve.51.4282”。

18、根据另一种有利的实施方式，该计算单元实施为用于，借助由相应的其他交通参与者主动传送给传感器单元的数据将相应社会力模型参数化。

19、在机动化车辆作为其他交通参与者的情况下，这优选要么通过包括软件在内的内置的传感装置进行，要么通过驾驶员的智能手机中的app进行。这可以通过gps(必要时通过dgps以及加速度传感器补充)进行，以便确定轨迹。以与附加地包含当前交通标志的高分辨率地图一起进行分析处理的方式，已经可以确定非常多的参数，以便可以模拟在确定的交通状况中的大概率行为。例如，交通状况可以是：在弯道中(与几何形状有关)的速度，在车道上的定位，对速度限制的遵守，在人行横道前的行为，在自行车道旁边的行为，等等。

20、在行人作为其他交通参与者的情况下，优选地，通过行人的智能手机进行跟踪。尤其是，通过gps(必要时通过智能手机的dgps以及加速度传感器补充)，可以确定交通参与者的当前的轨迹。以与附加地包含当前交通标志的高分辨率地图一起进行分析处理的方式，已经可以确定非常多的参数，以便可以模拟在确定的交通状况中的大概率行为。例如，交通状况可以是步行速度、道路横越部的位置、在人行横道前的行为、在自行车道旁边的行为或者相似物。通过蓝牙，可以规定与其他行人、骑行者等的间距。这对与要跟踪的行人的间距有很大影响。通常，“其他行人”是离开人行道的原因，并且应避让到道路上。由于音乐应用、通讯软件等智能手机活动，附加地可以确定注意力参数，该注意力参数确定意识到交通情况的概率。

21、根据另一种有利的实施方式，该计算单元实施为用于，借助实时交通流数据将相应社会力模型参数化。

22、通过添加实时交通流数据，可以附加地以与交通密度有关的方式描述数据。这可以在都市空间中并且也在高度公路上具有重大影响。

23、根据另一种有利的实施方式，该计算单元实施为用于，通过下述方式将相应社会力模型参数化：执行关于其他交通参与者的行为的模拟，其中，所述其他交通参与者同样是自动化车辆。

24、通过自动化车辆的所编程的行为，可以非常准确地确定用于社会力模型的参数。这些参数可以例如借助模拟求取。

25、根据另一种有利的实施方式，计算单元实施为用于，除了参数化之外，借助先验知识将社会力模型的参数初始化。

26、由于能够预期多个交通参与者不“进行跟踪”或者不“被跟踪”，因此，将参数初始化是有利的。在初始化时，应至少区分交通参与者的类型(pkw、摩托车、骑行者、行人、lkw、……)。根据所收集的数据，可以借助统计数据作出进一步区分，例如与区域有关的交通行为、车辆模型、年龄、机动化……。

27、根据另一种有利的实施方式，该计算单元实施为用于，在其他交通参与者不主动将数据传送给传感器单元的情况下，借助该传感器单元的数据将社会力模型参数化。

28、因此，用于交通参与者的参数也可以通过外部跟踪来确定。为此，例如本自动化车辆可以利用自己的传感器并且跟踪例如在前行驶的车辆并且处理数据。例如，借助机动车牌照可以进行准确的配属，使得可以通过在不同时间跟踪多个车辆确定来参数。然后，所记录的数据可以要么在中央数据库中合并，要么在分立的数据库的情况下提供给相应交通参与者。

29、根据另一种有利的实施方式，传感器单元是布置在自动化车辆中的移动无线电设备。

30、如果移动电话通过支架紧固在挡风玻璃上，则通过该移动电话的摄像头，或者借助车辆的前置摄像头，可以通过ki图像识别方法识别对象和交通参与者。交通参与者的如此检测到的轨迹可以附加地与检测到的交通参与者的轨迹一起结合到所创建的轨迹上。该交换可以例如通过云端进行。通过相应的时间数据和地点数据，可以更准确地确定这些轨迹并且可以还更准确地计算参数。这是重要的，以便确定对象/交通参与者对待建模的交通参与者的影响。如此，可以将骑行者的或者对象的排斥力参数化。

31、另外的传感器可以有助于，借助社会力模型更好地映射行为，所述另外的传感器例如是雷达、泊车传感器、另外的摄像头、激光雷达设备和类似物。由此，可以还更准确且更可靠地识别对象。此外，可以求取间距和速度差，例如在超车时遵守所述间距和速度差，或者所述间距和速度差导致引入超车过程。

32、根据另一种有利的实施方式，该计算单元实施为用于，通过下述方法中的一种方法持续地将相应社会力模型配属给相应交通参与者：

33、-检测交通参与者的位置信号，所述位置信号持续地被传送给本自动化车辆，

34、-通过由传感器单元的光学传感器的数据进行的图像识别进行追踪，

35、-持续地向本自动化车辆传送每个交通参与者的独特标记，

36、-持续地向本自动化车辆提供每个交通参与者的相应目标。

37、如果由自动化车辆跟踪交通参与者，则隐含地进行对模型的配属，因为这些模型通过该跟踪被创建。例如，在分立的数据库的情况下，需要计算或通过算法保证所提供的模型与由自动化车辆识别出的交通参与者之间的正确配属。为此，可以主要利用由交通参与者提供的gps数据/dgps数据。为此，需要将这些gps坐标与由自动化车辆计算出的坐标进行比较。该计算可以基于自己的gps数据进行，所述gps数据可以借助交通参与者与自动化车辆的相对位置来计算。该关系能够通过雷达、激光雷达来直接计算，或者通过图像处理来计算，但是对此需要存在多个摄像头。另一种可能性是，在模型中包含用于辨识的元数据。这可以是例如汽车模型、颜色、牌照，或者在行人的情况下可以是身高、头发颜色或者也可以是照片，通过所述照片可以进行对比。附加地，每个交通参与者可以获得明确的辨识信息，该辨识信息例如经由通信接口为其他交通参与者提供，使得该辨识可以自动化地进行，而不需要较大的工作量。如果交通参与者提供其目标，则可以还更准确地估计路线。

38、根据另一种有利的实施方式，该计算单元实施为用于，通过实施基于参数化的相应社会力模型的运动模拟来预测相应交通参与者的未来行为。

39、由于自动化车辆事先了解其将走过的路线，因此，在模拟环境中可以事先为交通环境做准备，例如加载高精度地图。通过自己的传感装置或者外部传感器，可以对从旁经过的静态对象进行定位，例如泊车的汽车、建筑工地等。接下来，来自自动化车辆的紧邻环境的其他交通参与者可以借助所求取的、特定的且个性化的参数化被放置到该所建模的交通环境中并且被初始化。通过一个或者多个模拟(可能借助一些随机的参数)，可以确定交通参与者的轨迹并且估计这些轨迹对于该自动化车辆而言是否可能是关键的。具有随机参数的多个模拟提高关于可能的轨迹的概率的说服力，所述随机参数允许行为中的一定带宽。然而，由于交通参与者之间的相互作用和由此极高数量的可能的场景，计算耗费可能变得非常高。此外，由于时间紧迫的性质，该计算需要几乎实时地进行。在足够计算能力的情况下，这可以在自动化车辆中在车上进行，或者可以经由计算中心中的固定的性能卓越的计算机进行。在后一种情况下，数据需要通过因特网(例如5g)发送给计算中心，并且结果需要被发送回到自动化车辆。如果实施具有不同参数的多个模拟，则这些模拟可以并行地实施，因为这些模拟是彼此独立的。还应注意的是，该步骤需要随着改变的条件(所有可运动的交通参与者的新位置、新的交通参与者、被调整的模型)而不断地重复实施。

40、本发明的另一方面涉及一种用于自动化车辆的用于求取关于一个或者多个其他交通参与者的行为的相应预告的方法，所述方法具有下述步骤：

41、-通过传感器单元检测其他交通参与者并且向计算单元传送检测到的关于这些其他交通参与者的数据，

42、-通过计算单元将相应交通参与者分类到交通参与者的存储在数据库中的、预给定的相应组中，

43、-通过计算单元实施配属于相应交通参与者的相应组的且同样存储在数据库中的社会力模型，

44、-通过计算单元根据关于相应交通参与者的传感器数据中的在该交通参与者的当前状态方面的信息将相应社会力模型参数化，和

45、-通过计算单元由参数化的相应社会力模型创建对相应交通参与者的未来行为的估计。

46、通过相似地且合理地转用上文在所提出的系统的背景下作出的阐释，得到所提出的方法的优点和有利的扩展方案。