DE102011083677A1 - Method for predicting traffic conditions for e.g. electric car, involves determining future information for traffic conditions of vehicle based on current state of vehicle and historical data - Google Patents
Method for predicting traffic conditions for e.g. electric car, involves determining future information for traffic conditions of vehicle based on current state of vehicle and historical data Download PDFInfo
- Publication number
- DE102011083677A1 DE102011083677A1 DE102011083677A DE102011083677A DE102011083677A1 DE 102011083677 A1 DE102011083677 A1 DE 102011083677A1 DE 102011083677 A DE102011083677 A DE 102011083677A DE 102011083677 A DE102011083677 A DE 102011083677A DE 102011083677 A1 DE102011083677 A1 DE 102011083677A1
- Authority
- DE
- Germany
- Prior art keywords
- vehicle
- traffic
- information
- speed
- data
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Ceased
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 59
- 238000004088 simulation Methods 0.000 claims abstract description 75
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 claims abstract description 23
- 230000009471 action Effects 0.000 claims abstract description 13
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims abstract description 13
- 238000010295 mobile communication Methods 0.000 claims abstract description 4
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 claims abstract description 3
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 claims description 13
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 5
- 239000007788 liquid Substances 0.000 claims description 3
- 238000013507 mapping Methods 0.000 claims description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 abstract description 18
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 abstract 1
- 239000002245 particle Substances 0.000 description 23
- 239000000523 sample Substances 0.000 description 19
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 17
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 14
- 238000004393 prognosis Methods 0.000 description 14
- 238000011161 development Methods 0.000 description 13
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 13
- 230000006870 function Effects 0.000 description 12
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 8
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 description 8
- 238000011144 upstream manufacturing Methods 0.000 description 7
- 238000000342 Monte Carlo simulation Methods 0.000 description 6
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 5
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 5
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 5
- 230000033228 biological regulation Effects 0.000 description 4
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 4
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 4
- 230000002123 temporal effect Effects 0.000 description 4
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 4
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 3
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 3
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 3
- 230000004927 fusion Effects 0.000 description 3
- 230000000644 propagated effect Effects 0.000 description 3
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 description 2
- 230000002776 aggregation Effects 0.000 description 2
- 238000004220 aggregation Methods 0.000 description 2
- 239000000872 buffer Substances 0.000 description 2
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 2
- 238000009792 diffusion process Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 230000000977 initiatory effect Effects 0.000 description 2
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 2
- 238000012502 risk assessment Methods 0.000 description 2
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 2
- 238000002948 stochastic simulation Methods 0.000 description 2
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 2
- BUHVIAUBTBOHAG-FOYDDCNASA-N (2r,3r,4s,5r)-2-[6-[[2-(3,5-dimethoxyphenyl)-2-(2-methylphenyl)ethyl]amino]purin-9-yl]-5-(hydroxymethyl)oxolane-3,4-diol Chemical compound COC1=CC(OC)=CC(C(CNC=2C=3N=CN(C=3N=CN=2)[C@H]2[C@@H]([C@H](O)[C@@H](CO)O2)O)C=2C(=CC=CC=2)C)=C1 BUHVIAUBTBOHAG-FOYDDCNASA-N 0.000 description 1
- 241001136792 Alle Species 0.000 description 1
- 208000010201 Exanthema Diseases 0.000 description 1
- 238000012952 Resampling Methods 0.000 description 1
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 1
- 230000006978 adaptation Effects 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 230000004888 barrier function Effects 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000005056 compaction Methods 0.000 description 1
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 1
- 238000009833 condensation Methods 0.000 description 1
- 230000005494 condensation Effects 0.000 description 1
- 230000001186 cumulative effect Effects 0.000 description 1
- 238000013016 damping Methods 0.000 description 1
- 230000001934 delay Effects 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 239000006185 dispersion Substances 0.000 description 1
- 238000005265 energy consumption Methods 0.000 description 1
- 201000005884 exanthem Diseases 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
- 239000012530 fluid Substances 0.000 description 1
- 230000004807 localization Effects 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 230000008450 motivation Effects 0.000 description 1
- 230000006855 networking Effects 0.000 description 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 1
- 230000036961 partial effect Effects 0.000 description 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 1
- 206010037844 rash Diseases 0.000 description 1
- 230000035484 reaction time Effects 0.000 description 1
- 230000001850 reproductive effect Effects 0.000 description 1
- 210000002023 somite Anatomy 0.000 description 1
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 description 1
- 230000004083 survival effect Effects 0.000 description 1
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 description 1
- 230000036962 time dependent Effects 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
- G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
- G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
- G01C21/34—Route searching; Route guidance
- G01C21/36—Input/output arrangements for on-board computers
- G01C21/3697—Output of additional, non-guidance related information, e.g. low fuel level
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
- G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
- G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
- G08G1/0125—Traffic data processing
- G08G1/0129—Traffic data processing for creating historical data or processing based on historical data
Abstract
Description
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Prognose einer Verkehrssituation für ein Fahrzeug sowie eine zugehörige Vorrichtung. Weiterhin wird ein Fahrzeug mit einer derartigen Vorrichtung vorgeschlagen.The invention relates to a method for forecasting a traffic situation for a vehicle and an associated device. Furthermore, a vehicle is proposed with such a device.
Bekannt sind eine Kommunikation von Fahrzeug zu Fahrzeug sowie eine Kommunikation zwischen Fahrzeug und Infrastruktur (auch bezeichnet als C2X-Kommunikation), Verkehrsfluss-Simulationsverfahren sowie Verfahren zur Erkennung von Störungen (z. B. zur Stauerkennung). Bestimmte Daten betreffend den Verkehrsfluss können verwendet werden, um Aktionen in einem Fahrzeug zu steuern. Beispielsweise ist es bekannt, sogenannte Floating-Car-Daten bzw. erweiterte Floating-Car-Daten in einem Fahrzeug auszuwerten (siehe auch
Ferner sind Sequenzielle Monte-Carlo-Methoden (SMC-Methoden) bekannt (
Hierbei ist es von Nachteil, dass kein verlässlicher Rückschluss auf einen kurzfristig bevorstehenden Zustand eines Fahrzeugs in dessen jeweiliger Verkehrssituation möglich ist.In this case, it is disadvantageous that no reliable inference can be made about a state of a vehicle which is about to arrive shortly in its respective traffic situation.
Die Aufgabe der Erfindung besteht darin, die vorstehend genannten Nachteile zu vermeiden und insbesondere eine effiziente Lösung zur Prädiktion einer Verkehrssituation für ein Fahrzeug anzugeben.The object of the invention is to avoid the above-mentioned disadvantages and in particular to provide an efficient solution for predicting a traffic situation for a vehicle.
Diese Aufgabe wird gemäß den Merkmalen der unabhängigen Patentansprüche gelöst. Weiterbildungen der Erfindung ergeben sich auch aus den abhängigen Ansprüchen.This object is achieved according to the features of the independent claims. Further developments of the invention will become apparent from the dependent claims.
Zur Lösung der Aufgabe wird ein Verfahren zur Prognose einer Verkehrssituation für ein Fahrzeug angegeben, bei dem anhand eines aktuellen Zustands des Fahrzeugs und anhand historischer Daten mindestens eine mögliche Zukunft für die Verkehrssituation des Fahrzeugs bestimmt wird.In order to achieve the object, a method for forecasting a traffic situation for a vehicle is specified in which, based on a current state of the vehicle and based on historical data, at least one possible future for the traffic situation of the vehicle is determined.
Bei den historischen Daten handelt es sich insbesondere um Daten ohne einen Aktualitätsbezug. Die historischen Daten können von unterschiedlichen Quellen (z. B. Fahrzeugen, Infrastruktur, etc.) stammen und für ein Gebiet (z. B. eine Straße, ein Streckenabschnitt, etc.) als Information gespeichert werden. Die historischen Daten können zusätzlich nach Zeit und/oder Gebiet sortiert bzw. segmentiert werden. Insbesondere können im Hinblick auf unterschiedliche Daten Profile erstellt werden, z. B. eine Verkehrsdichte über eine Strecke und/oder Zeit.The historical data is, in particular, data without an actuality reference. The historical data may come from different sources (eg, vehicles, infrastructure, etc.) and be stored as information for an area (eg, a road, a stretch, etc.). The historical data can additionally be sorted or segmented according to time and / or area. In particular, with regard to different data profiles can be created, for. As a traffic density over a distance and / or time.
Die vorgestellte Lösung ermöglicht es, für eine zeitlich begrenzte Zukunft eines Fahrzeugs (auch bezeichnet als EGO-Fahrzeug) eine oder mehrere mögliche Verkehrssituationen zu prognostizieren. Dies kann basierend auf historischen Daten und einem aktuellen Zustand des Fahrzeugs beruhen. Ergänzend können weitere Daten berücksichtigt werden, um die Qualität der Prognose zu verbessern. Auch kann aus den mehreren möglichen zukünftigen Verkehrssituationen eine für das Fahrzeug am besten passende Verkehrssituation selektiert werden. Diese am besten passende Verkehrssituation kann verwendet werden, um ein bestimmtes Ereignis zu erkennen und eine entsprechende Aktion zu veranlassen.The proposed solution makes it possible to predict one or more possible traffic situations for a time-limited future of a vehicle (also referred to as an EGO vehicle). This may be based on historical data and a current state of the vehicle. In addition, additional data can be taken into account to improve the quality of the forecast. Also, one of the several possible future traffic situations can be selected for the vehicle most suitable traffic situation. This most appropriate traffic situation can be used to detect a specific event and initiate a corresponding action.
Eine Weiterbildung ist es, dass der aktuelle Zustand des Fahrzeugs mindestens einen der folgenden Parameter umfasst:
- – eine Position des Fahrzeugs;
- – eine Geschwindigkeit des Fahrzeugs;
- – eine zu fahrende Strecke;
- – eine Richtung;
- – ein Ziel.
- A position of the vehicle;
- A speed of the vehicle;
- - a route to be traveled;
- - a direction;
- - a target.
Bei dem Ziel kann es sich z. B. um ein (nahes) Zwischen- oder um ein Endziel handeln.The goal may be z. For example, it may be a (near) intermediate or final destination.
Der aktuelle Zustand des Fahrzeugs kann z. B. mittels der Bordsensorik des Fahrzeugs, z. B. eines Bussystems und/oder einer Steuereinheit, bestimmt werden. The current state of the vehicle may, for. B. by means of the on-board sensor of the vehicle, for. B. a bus system and / or a control unit, are determined.
Eine andere Weiterbildung ist es, dass die historischen Daten mindestens einen der folgenden Parameter umfassen:
- – eine Verkehrsdichte;
- – eine Durchschnittsgeschwindigkeit;
- – einen Geschwindigkeitsverlauf;
- – eine Reisezeit;
- – einen Verkehrszyklus, insbesondere einen Ampelzyklus;
- – eine Verkehrsstärke;
- – eine Verkehrslage.
- - a traffic density;
- - an average speed;
- - a speed gradient;
- - a travel time;
- A traffic cycle, in particular a traffic light cycle;
- - a traffic volume;
- - a traffic situation.
Bei der Verkehrslage handelt es sich insbesondere um mindestens einen Verkehrszustand, z. B. ein gemittelter Zustand über einen vorgegebenen Streckenabschnitt (z. B. Abschnitte, die durch angrenzende TMC-Locations definiert sind).The traffic situation is in particular at least one traffic condition, eg. An averaged state over a predetermined link (eg, sections defined by adjacent TMC locations).
Die historischen Daten können z. B. von einer zentralen Einheit (Backend) eines Fahrzeugherstellers und/oder Dienstanbieters gesammelt bzw. bereitgestellt werden. Die historischen Daten können Daten von mehreren Fahrzeugen sein.The historical data can be z. B. be collected or provided by a central unit (backend) of a vehicle manufacturer and / or service provider. The historical data may be data from multiple vehicles.
Insbesondere ist es eine Weiterbildung, dass die historischen Daten von unterschiedlichen Fahrzeugen aggregiert werden.In particular, it is a development that the historical data of different vehicles are aggregated.
So können die Daten z. B. basierend auf Zellen eines Gitternetzes, das einem Bereich einer Karte entspricht, zu Profilen verdichtet werden. Durch eine derartige Aggregation können zeitabhängige Profilinformationen entstehen, die einer Vielzahl von Fahrzeugen bereitgestellt werden.So the data z. B. compacted based on cells of a grid, which corresponds to an area of a map, into profiles. Such aggregation can result in time-dependent profile information being provided to a plurality of vehicles.
Auch ist es eine Weiterbildung, dass die historischen Daten an das Fahrzeug über eine mobile Kommunikationsschnittstelle übertragen werden.It is also a development that the historical data is transmitted to the vehicle via a mobile communication interface.
Grundsätzlich sind unterschiedliche Kommunikationsschnittstellen zur Übertragung von (historischen und sonstigen) Daten möglich. Beispielhaft genannt seien Mobilfunk, Bluetooth, WiFi, Radar, etc. Auch kann eine Übertragung bzw. Aktualisierung von Daten zumindest teilweise über eine physikalische Verbindung, z. B. ein Ladekabel, erfolgen.In principle, different communication interfaces are possible for the transmission of (historical and other) data. Examples include mobile radio, Bluetooth, WiFi, radar, etc. Also, a transmission or updating of data at least partially via a physical connection, for. B. a charging cable done.
Ferner ist es eine Weiterbildung, dass die mindestens eine mögliche Zukunft des Fahrzeugs auch bestimmt wird anhand mindestens einer der folgenden Informationen:
- – eine Information von mindestens einem anderen Fahrzeug;
- – eine Information von einer Verkehrsinfrastruktur-Komponente;
- – eine Information von einer Verkehrszentrale;
- – eine Verkehrsinformation;
- – eine Information von einer digitalen Karte;
- – eine Information eines Fahrassistenzsystems;
- – Online-Daten.
- An information of at least one other vehicle;
- An information from a traffic infrastructure component;
- An information from a traffic center;
- A traffic information;
- An information from a digital map;
- An information of a driver assistance system;
- - Online data.
Bei der Verkehrsinfrastruktur-Komponente kann es sich um eine Verkehrszeichenanlage (z. B. eine Ampel), einen Bahnübergang, eine Verkehrsüberwachungs- oder eine Beobachtungseinheit o. ä. handeln. Die Online-Daten können z. B. über das Internet abrufbar sein (der Zugang kann mittels der o. g. mobilen Kommunikationsschnittstelle hergestellt werden).The traffic infrastructure component can be a traffic sign system (eg a traffic light), a railroad crossing, a traffic monitoring or observation unit or the like. The online data can be z. B. be retrievable via the Internet (the access can be made using the above-mentioned mobile communication interface).
Im Rahmen einer zusätzlichen Weiterbildung wird die mindestens eine mögliche Zukunft des Fahrzeugs auch mittels eines Zeitfensters bestimmt, wobei anhand des Zeitfensters der Zustand des Fahrzeugs für einen vorgegebenen vergangenen Zeitraum erfasst wird.In the context of an additional development, the at least one possible future of the vehicle is also determined by means of a time window, wherein the state of the vehicle is recorded for a predefined period of time on the basis of the time window.
Insbesondere kann das Zeitfenster einen Zeitraum bestimmen, der sich von der Gegenwart für eine vorgegebene Zeitdauer in die Vergangenheit erstreckt. Beispielsweise kann das Zeitfenster einen Zeitraum von 10 s bis 300 s aufweisen.In particular, the time window may determine a time period that extends from the present to the past for a predetermined period of time. For example, the time window may have a period of 10 seconds to 300 seconds.
Eine nächste Weiterbildung besteht darin, dass die mögliche Zukunft für die Verkehrssituation des Fahrzeugs mindestens eine der folgenden Möglichkeiten (ggf. mit einer zugehörigen Unsicherheit bzw. Risikoabschätzung) umfasst:
- – eine Position eines Stauendes;
- – ein künftiger Geschwindigkeitsverlauf;
- – ein künftiger Beschleunigungsverlauf;
- – eine Wartezeit und Staulänge vor einer Verkehrsanlage;
- – eine grüne Welle oder eine Geschwindigkeitsstrategie bei Annäherung an eine Verkehrsanlage;
- – eine Geschwindigkeitsempfehlung für sicheres oder effizientes Fahren.
- A position of a jam end;
- - a future course of speed;
- A future course of acceleration;
- - a waiting time and traffic jam length in front of a traffic facility;
- A green wave or a speed strategy approaching a traffic facility;
- - A speed recommendation for safe or efficient driving.
Bei der möglichen Zukunft für die Verkehrssituationen kann es sich um Prognosen und/oder Handlungen handeln.The possible future for the traffic situations can be forecasts and / or actions.
Eine Ausgestaltung ist es, dass die mindestens eine mögliche zukünftige Verkehrssituation für eine kurzfristige Zukunft des Fahrzeugs mittels einer Simulation bestimmt wird.One embodiment is that the at least one possible future traffic situation for a short-term future of the vehicle is determined by means of a simulation.
Die kurzfristige Zukunft betrifft z. B. einen Zeitraum bis zu zwei Minuten. Insbesondere kann die Simulation mehrere Simulationsdurchläufe aufweisen, so dass eine Vielzahl von Trajektorien für das EGO-Fahrzeug bestimmt werden kann.The short-term future concerns z. B. a period of up to two minutes. In particular, the simulation may include a plurality of simulation runs, such that a plurality of trajectories may be determined for the EGO vehicle.
Bei der Simulation kann es sich um eine sog. Monte-Carlo-Simulation handeln (Partikelfilter-Simulation): Das Partikelfilter gehört zur Klasse der stochastischen Verfahren zur Zustandsschätzung in einem dynamischen Prozess, der nur unvollständig beobachtet werden kann. Mittels des Partikelfilters kann eine aktuelle aber unbekannte Wahrscheinlichkeitsdichte für einen Zustandsraum geschätzt werden, um daraus Aussagen über den weiteren Verkehrsverlauf abzuleiten.The simulation can be a so-called Monte Carlo simulation (particle filter simulation): The particle filter belongs to the class of stochastic methods for state estimation in a dynamic process, which can only be observed incompletely. By means of the particle filter, a current but unknown probability density for a state space can be estimated in order to derive statements about the further traffic flow.
Mittels des Partikelfilters wird eine Wolke bzw. ein Schwarm sogenannter Partikel erzeugt, die Punkte im Zustandsraum darstellen sollen. Jedes Partikel wird einem Gewicht zugeordnet. Dabei stellt der Schwarm als Ganzes die Wahrscheinlichkeitsdichte dar. Ausgehend von einem Anfangszustand wird jedem einzelnen Partikel mittels eines stochastischen Modells der Systemdynamik eine oder mehrere Lösungskurven zugeordnet. Es handelt sich dabei um eine sogenannte Monte-Carlo-Simulation, da in die zeitliche Entwicklung des Systems zufällige Störgrößen eingehen. Je nachdem, wie die aus der jeweiligen Lösungskurve abgeleiteten Vorhersagen der Messwerte mit den tatsächlichen Messwerten übereinstimmen, kann das Gewicht des Partikels angepasst werden, woraus sich iterativ eine verbesserte Schätzung der Evolution der Wahrscheinlichkeitsdichte im Zustandsraum ergibt. Hoch gewichtete Partikel können auch entsprechend ihres Gewichts ”vermehrt” werden.By means of the particle filter, a cloud or a swarm of so-called particles is generated, which are intended to represent points in the state space. Each particle is assigned to a weight. The swarm as a whole represents the probability density. Starting from an initial state, one or more solution curves are assigned to each individual particle by means of a stochastic model of system dynamics. This is a so-called Monte Carlo simulation, because the temporal development of the system is subject to random disturbances. Depending on how the predictions of the measured values derived from the respective solution curve agree with the actual measured values, the weight of the particle can be adjusted, which results in iteratively an improved estimation of the evolution of the probability density in the state space. Highly weighted particles can also be "propagated" according to their weight.
Eine Ausführungsform besteht darin, dass die Simulation mittels eines mikroskopischen Modells und/oder eines makroskopischen Modells für einen Verkehrsablauf durchgeführt wird.One embodiment is that the simulation is carried out by means of a microscopic model and / or a macroscopic model for a traffic flow.
Eine nächste Ausgestaltung ist es, dass das mikroskopische Modell Vorschriften zur Simulation einer Bewegung eines Fahrzeugs unter einer Berücksichtigung der Bewegungen der übrigen Fahrzeuge umfasst.A next embodiment is that the microscopic model includes provisions for simulating a movement of a vehicle taking into account the movements of the remaining vehicles.
Auch ist es eine Ausgestaltung, dass anhand des makroskopischen Modells der Verkehrsablauf als eine Art Flüssigkeit mit vorgegebenen Anfangsbedingungen und/oder Randbedingungen modelliert wird.It is also an embodiment that is modeled on the basis of the macroscopic model of the traffic flow as a kind of liquid with predetermined initial conditions and / or boundary conditions.
So hängt beispielsweise die zu einem bestimmten Zeitpunkt errechnete Beschleunigung eines virtuellen Fahrzeugs einerseits (mikroskopisch) vom Abstand zum vorausfahrenden Fahrzeug sowie von der Geschwindigkeit des eigenen und des vorausfahrenden Fahrzeugs ab. Andererseits versuchen die Fahrzeuge entsprechend des makroskopischen Modells eine aus historischen Daten geschätzte, vorgegebene, räumlich abhängige Geschwindigkeitscharakteristik zu erreichen.For example, the acceleration of a virtual vehicle calculated at a given time depends, on the one hand (microscopically), on the distance to the vehicle in front and on the speed of one's own and the vehicle ahead. On the other hand, according to the macroscopic model, the vehicles attempt to achieve a predetermined, spatially dependent speed characteristic estimated from historical data.
Eine Weiterbildung besteht darin, dass anhand der Simulation ein zukünftiger Verkehrsfluss in Fahrtrichtung des Fahrzeugs bestimmt wird.A further development is that the simulation determines a future traffic flow in the direction of travel of the vehicle.
Anhand der Simulation kann ein zukünftiger Verkehrsfluss in Fahrtrichtung des Fahrzeugs (in Richtung der von dem Fahrzeug möglichen befahrenen Strecke, auch bezeichnet als ”stromabwärts”) bestimmt werden. Insbesondere kann die Simulation mehrere Simulationsdurchläufe aufweisen, um die mehreren zukünftig möglichen Verkehrssituationen zu bestimmen.Based on the simulation, a future traffic flow in the direction of travel of the vehicle (in the direction of the possible traveled by the vehicle route, also referred to as "downstream") can be determined. In particular, the simulation can have several simulation runs in order to determine the several future possible traffic situations.
Demgemäß wird ein stochastisches Verfahren zur Zustandsschätzung in einem dynamischen Prozess vorgeschlagen, wobei der dynamische Prozess selbst auch unvollständig beobachtet werden kann. Mit Hilfe der vorhandenen Beobachtungen (in Form von Daten) und unter Verwendung eines geeigneten Prozessmodells kann ein unbekannter Zustand geschätzt und für die Prognose (mit-)berücksichtigt werden. Accordingly, a stochastic method for state estimation in a dynamic process is proposed, whereby the dynamic process itself can also be incompletely observed. Using existing observations (in the form of data) and using a suitable process model, an unknown state can be estimated and taken into account for the forecast.
Eine zusätzliche Ausgestaltung ist es, dass im Rahmen der Simulation Daten von mindestens einem weiteren (Probe-)Fahrzeug auf ein virtuelles Fahrzeug abgebildet und entsprechend der historischen Daten sowie möglicher weiterer Daten virtuelle Fahrzeuge zur Abbildung eines entsprechenden Verkehrsflusses generiert und deren Auswirkungen auf das (EGO-)Fahrzeug bestimmt werden.An additional embodiment is that in the simulation of data from at least one other (sample) vehicle mapped to a virtual vehicle and according to the historical data and other possible data virtual vehicles for mapping a corresponding traffic flow generated and their effects on the (EGO -) Vehicle to be determined.
Mit Hilfe einer stochastischen Verkehrssimulation kann eine repräsentative Sammlung wahrscheinlicher Verläufe generiert und z. B. in Form einer Datenbank dem Fahrzeug (EGO-Fahrzeug) zur Bestimmung der Trajektorie(n) bereitgestellt werden. Anhand der Datenbank ist es möglich, Einzelprognose, Unschärfen von Prognosen, räumliche Verteilungen von Risiken, Geschwindigkeitsvariationen und andere statistische Merkmale zu bestimmen.With the help of a stochastic traffic simulation, a representative collection of probable courses can be generated and z. B. in the form of a database the vehicle (EGO vehicle) to determine the trajectory (s) are provided. Using the database, it is possible to determine individual forecasting, forecast blurring, spatial distribution of risks, speed variations and other statistical features.
Der Ansatz ermöglicht es, die Sicherheit des Nutzers in dem EGO-Fahrzeug und/oder die Energieeffizienz zu erhöhen. Weiterhin ist es möglich, Komfortfunktionen für den Nutzer zu verbessern oder gar zu ermöglichen (Vorhersage einer Ampelphase bei Ankunft an der Ampel, Abschätzung der Wartezeit, Nutzung der Wartezeit durch Präsentation multimedialer Inhalte, etc.).The approach makes it possible to increase the safety of the user in the EGO vehicle and / or the energy efficiency. Furthermore, it is possible to improve or even enable comfort functions for the user (prediction of a traffic light phase upon arrival at the traffic light, estimation of the waiting time, use of the waiting time by presentation of multimedia content, etc.).
Eine andere Ausgestaltung ist es, dass mehrere zukünftige Verkehrssituationen für das Fahrzeug bestimmt werden und diejenige Verkehrssituation ausgewählt wird, die mittels einer Gütefunktion als die am besten passende Verkehrssituation für das Fahrzeug ermittelt wird.Another embodiment is that several future traffic situations for the vehicle are determined and that traffic situation is selected, which is determined by means of a quality function as the most appropriate traffic situation for the vehicle.
Auch ist es eine Möglichkeit, dass basierend auf der am besten passenden Verkehrssituation eine vorgegeben Aktion ausgeführt wird.It is also a possibility that based on the most appropriate traffic situation, a predetermined action is performed.
Die vorgegebene Aktion kann abhängig von einer Anwendung des Fahrzeugs ausgeführt werden.The predetermined action may be performed depending on an application of the vehicle.
Auch ist es eine weitere Ausgestaltung, dass die vorgegebene Aktion mindestens eine der folgenden Möglichkeiten umfasst:
- – eine optische Rückmeldung;
- – eine haptische Rückmeldung;
- – eine Eingriff in die Steuerung des Fahrzeugs;
- – ein Herstellen einer Kommunikationsverbindung;
- – ein Übermitteln einer Nachricht.
- - an optical feedback;
- - a haptic feedback;
- - an intervention in the control of the vehicle;
- - establishing a communication connection;
- - Submitting a message.
Eine andere Weiterbildung ist es, dass die mögliche Zukunft für die Verkehrssituation des Fahrzeugs eine Trajektorie und/oder einen Geschwindigkeitsverlauf des Fahrzeugs umfasst.Another development is that the possible future for the traffic situation of the vehicle includes a trajectory and / or a speed profile of the vehicle.
Die vorstehend genannte Aufgabe wird auch gelöst durch eine Vorrichtung zur Bereitstellung einer Prognose einer Verkehrssituation für ein Fahrzeug mit einer Verarbeitungseinheit, die derart eingerichtet ist, dass anhand eines aktuellen Zustands des Fahrzeugs und anhand historischer Daten mindestens eine mögliche Zukunft für die Verkehrssituation des Fahrzeugs ermittelbar ist.The above-mentioned object is also achieved by a device for providing a prognosis of a traffic situation for a vehicle having a processing unit that is set up in such a way that at least one possible future for the traffic situation of the vehicle can be determined on the basis of a current state of the vehicle and historical data ,
Die hier genannte Verarbeitungseinheit kann insbesondere als eine Prozessoreinheit und/oder eine zumindest teilweise festverdrahtete oder logische Schaltungsanordnung ausgeführt sein, die beispielsweise derart eingerichtet ist, dass das Verfahren wie hierin beschrieben durchführbar ist. Besagte Verarbeitungseinheit kann jede Art von Prozessor oder Rechner oder Computer mit entsprechend notwendiger Peripherie (Speicher, Input/Output-Schnittstellen, Ein-Ausgabe-Geräte, etc.) sein oder umfassen.The processing unit mentioned here may in particular be embodied as a processor unit and / or an at least partially hard-wired or logical circuit arrangement, which is set up, for example, in such a way that the method can be carried out as described herein. Said processing unit may be or include any type of processor or computer or computer with correspondingly necessary peripherals (memory, input / output interfaces, input / output devices, etc.).
Die vorstehenden Erläuterungen betreffend das Verfahren gelten für die Vorrichtung entsprechend. Die Vorrichtung kann in einer Komponente oder verteilt in mehreren Komponenten ausgeführt sein.The above explanations regarding the method apply to the device accordingly. The device may be implemented in one component or distributed in several components.
Auch wird zur Lösung der obigen Aufgabe ein Fahrzeug vorgeschlagen, das eine Vorrichtung wie hierin beschrieben aufweist.Also, in order to achieve the above object, there is proposed a vehicle having a device as described herein.
Die hier vorgestellte Lösung umfasst ferner ein Computerprogrammprodukt, das direkt in einen Speicher eines digitalen Computers ladbar ist, umfassend Programmcodeteile, die dazu geeignet sind, Schritte des hier beschriebenen Verfahrens durchzuführen. The solution presented here further comprises a computer program product which can be loaded directly into a memory of a digital computer, comprising program code parts which are suitable for performing steps of the method described here.
Weiterhin wird das oben genannte Problem gelöst mittels eines computerlesbaren Speichermediums, z. B. eines beliebigen Speichers, umfassend von einem Computer ausführbare Anweisungen (z. B. in Form von Programmcode), die dazu geeignet sind, dass der Computer Schritte des hier beschriebenen Verfahrens durchführt.Furthermore, the above problem is solved by means of a computer readable storage medium, e.g. Arbitrary memory, including computer-executable instructions (e.g., in the form of program code) that are suitable for the computer to perform steps of the method described herein.
Ausführungsbeispiele der Erfindung werden nachfolgend anhand der Zeichnungen dargestellt und erläutert.Embodiments of the invention are illustrated and explained below with reference to the drawings.
Es zeigen:Show it:
Um eine passende Vorhersage erstellen zu können, werden vorzugweise verschiede Informationsquellen berücksichtigt, z. B. historische Geschwindigkeitsprofile, C2X-Informationen (z. B. Informationen von anderen Fahrzeuge, von Infrastruktur-Elementen, von Verkehrszentralen), Informationen einer Bordsensorik (des aktuellen Fahrzeugs und/oder anderer Fahrzeuge), Verkehrsinformationen, digitale Kartendaten, Daten von Fahrassistenzsystemen und/oder Online-Daten (z. B. über eine mobile Internet-Verbindung verfügbare oder abfragbare Daten).In order to create a suitable prediction, preferably different sources of information are taken into account, eg. Historical speed profiles, C2X information (eg, information from other vehicles, infrastructure elements, traffic control centers), onboard sensor (current vehicle and / or other vehicle) information, traffic information, digital map data, driver assistance system data, and / or online data (eg, data available or retrievable via a mobile internet connection).
Es wird vorgeschlagen, ausgehend von einem aktuellen Fahrzustand eines aktuell betrachteten Fahrzeugs (auch bezeichnet als EGO-Fahrzeug) und z. B. auf Basis (geeigneter) historischer Geschwindigkeitsprofile die verfügbaren Daten im Rahmen wiederholter Verkehrsfluss-Simulationen zu verwenden, um zunächst auf eine kurzfristige zukünftige Fahrzeugdynamik zu schließen. Die Verkehrsfluss-Simulation erfolgt beispielsweise unter Berücksichtigung stochastischer Elemente und liefert, vorzugsweise mit Hilfe eines Partikelfilters, eine geschätzte Wahrscheinlichkeitsverteilung des lokalen Verkehrsgeschehens.It is proposed, starting from a current driving state of a currently considered vehicle (also referred to as EGO vehicle) and z. On the basis of (suitable) historical speed profiles to use the available data in the context of repeated traffic flow simulations to initially close to a short-term future vehicle dynamics. The traffic flow simulation takes place, for example, taking into account stochastic elements and supplies, preferably with the aid of a particle filter, an estimated probability distribution of the local traffic situation.
Basierend auf der Wahrscheinlichkeitsverteilung können unter anderem folgende Informationen für das EGO-Fahrzeug bereitgestellt bzw. verbessert werden:
- – eine Position eines Stauendes mit einer zugehörigen Risikoschätzung,
- – ein künftiger Geschwindigkeitsverlauf,
- – ein künftiger Beschleunigungsverlauf,
- – eine Wartezeit und Staulänge vor Verkehrsanlagen, z. B. Ampeln,
- – eine grüne Welle bzw. eine Geschwindigkeitsstrategie bei Annäherung an eine Verkehrsanlage, z. B. Ampel,
- – eine Geschwindigkeitsempfehlung für sicheres und effizientes Fahren.
- A position of a tail end with an associated risk estimate,
- - a future speed course,
- - a future acceleration course,
- - A waiting time and traffic jam length before traffic systems, z. Traffic lights,
- A green wave or a speed strategy when approaching a traffic facility, e.g. B. traffic light,
- - A speed recommendation for safe and efficient driving.
Für diese Zusammenführung der Daten wird die Tatsache ausgenutzt, dass Verkehr sich nicht vollständig zufällig verhält, sondern bestimmten Regeln folgt. Beispielsweise tauchen Fahrzeuge nicht an einem Punkt B aus dem Nichts aus, sie müssen sich von einem Punkt A aus dorthin bewegen. Außerdem wiederholen sich Verkehrsmuster in einem vorgegebenen Straßennetz normalerweise bezüglich Tageszeit und/oder Wochentag. Ein Beispiel dafür ist die höhere Verkehrsdichte während einer Stoßzeit.This merging of data exploits the fact that traffic does not behave completely randomly but follows certain rules. For example, vehicles do not emerge at a point B out of nowhere, they have to move from point A to there. In addition, traffic patterns in a given road network usually repeat in terms of time of day and / or day of the week. An example of this is the higher traffic density during a rush hour.
Diese Muster können anhand von bereits vorliegenden (z. B. zuvor aufgenommenen) historischen Geschwindigkeitsprofilen abgeleitet werden.These patterns can be derived from already existing (eg previously recorded) historical velocity profiles.
Bekannte Informationen und Daten können unter Verwendung eines stochastischen simulationsbasierten Ansatzes zusammengeführt werden, um mindestens eine Prognose für das EGO-Fahrzeug abzuleiten. Ausgehend von dem aktuellen Zustand der Umgebung des EGO-Fahrzeugs werden mehrere mögliche zukünftige Bewegungsprofile mittels mehrerer simulierter Verkehrsdurchläufe bestimmt. Die Bewegungsprofile können gemäß der Information über die Vergangenheit, Gegenwart und Zukunft gewichtet werden. Hierbei können reale Zukunftsinformationen wie etwa eine Länge zukünftiger Signalphasen, die von einer Ampel bereitgestellt (z. B. gesendet) werden und/oder historische Daten (und hieraus abgeleitete Informationen) berücksichtigt werden. Ergebnisse können gewichtet werden und es ist möglich, Aussagen über die Möglichkeit eines Auftretens oder Nichtauftretens von bestimmten zukünftigen Ereignissen zu treffen. Beispielsweise kann ein Geschwindigkeitsprofil bestimmt werden, anhand dessen bevorstehende Verkehrsereignisse komfortabel, sicher und effizient bewältigt werden können.Known information and data may be merged using a stochastic simulation-based approach to derive at least one forecast for the EGO vehicle. Based on the current state of the environment of the EGO vehicle, several possible future motion profiles are determined by means of several simulated traffic passes. The movement profiles can be weighted according to the information about the past, present and future. This can be real future information such as a length of future signal phases that are provided by a traffic light (eg sent) and / or historical data (and derived information) be taken into account. Results can be weighted and it is possible to make statements about the possibility of occurrence or non-occurrence of certain future events. For example, a speed profile can be determined by means of which upcoming traffic events can be handled comfortably, safely and efficiently.
So kann ein Straßenabschnitt vor dem EGO-Fahrzeug berücksichtigt werden, wobei die Simulationen vorzugsweise schneller als in Echtzeit ablaufen sollte, um möglichst viele Bewegungsprofile zu erzeugen und trotzdem eine Vorhersagen in Echtzeit zu erlauben.Thus, a road section in front of the EGO vehicle can be taken into account, wherein the simulations should preferably proceed faster than in real time in order to generate as many movement profiles as possible and still allow predictions in real time.
Ein Maß für eine Qualität gibt vorzugweise an, wie gut ein System seine Aufgabe erfüllt. Im vorliegenden Fall kann die Nützlichkeit einer agierenden Einheit (z. B. des EGO-Fahrzeugs oder einer Steuereinheit) erhöht werden, indem Situationen, in denen die Nützlichkeit verringert wird, vermieden werden. Solch eine Situation kann als ein Ereignis beschrieben werden, das die Wahlmöglichkeiten einer agierenden Einheit auf eine Weise begrenzt, die sie dazu zwingt, eine Aktion durchzuführen, die sie nicht ausgeführt hätte, wenn sie das Ereignis vorher gekannt hätte. Beispielsweise betrachtet sei ein Ereignis ”Straße durch Felsbrocken blockiert”: Je früher das EGO-Fahrzeug das Ereignis erkennt, desto mehr Zeit steht für eine Reaktion zur Verfügung. Wird das Ereignis sehr früh erkannt, gibt es eine Vielzahl möglicher Reaktionen (z. B. Umfahren) als bei einer späten Erkennung (z. B. Einleiten einer Notbremsung). Es kann bei der frühen Erkennung also diejenige Reaktion gewählt werden, die im Hinblick auf eine Zielfunktion noch den größten Nutzen verspricht.A measure of a quality preferably indicates how well a system performs its task. In the present case, the usefulness of an operating unit (eg, the EGO vehicle or a control unit) can be increased by avoiding situations where utility is reduced. Such a situation may be described as an event that limits the choices of an acting entity in a way that forces them to perform an action that they would not have performed if they had previously known the event. For example, consider an event "road blocked by boulders": the earlier the EGO vehicle recognizes the event, the more time there is to respond. If the event is detected at a very early stage, there are a large number of possible reactions (eg driving around) than with a late detection (eg initiation of emergency braking). Thus, in the case of early recognition, it is possible to choose the reaction which still promises the greatest benefit in terms of an objective function.
Ein Verkehrsfluss ist bei einer Betrachtung in einem Maßstab zwischen 50 m und 200 m ein unsicherer, scheinbar verrauschter Prozess mit großen Schwankungen und Fluktuationen. Es wird vorgeschlagen, eine Systematik in dem Prozess zu entdecken und auf diese Weise die Vorhersagbarkeit des Verkehrs selbst bei einer relativ feinen Auflösung (Granularität) zu verbessern. Beispielsweise ist es möglich, wahrscheinlichkeitstheoretische Methoden einzusetzen, um eine nahe Zukunft für das EGO-Fahrzeug vorherzusagen und entsprechende Aktionen hieraus abzuleiten bzw. anzubieten.When viewed on a scale between 50 m and 200 m, a traffic flow is an uncertain, seemingly noisy process with large fluctuations and fluctuations. It is proposed to discover a system in the process and thus improve the predictability of the traffic even at a relatively fine resolution (granularity). For example, it is possible to use probabilistic methods to predict a near future for the EGO vehicle and derive corresponding actions from it.
Als Eingangsdaten werden historische Daten
Die historischen Daten
Die Daten des EGO-Fahrzeugs
Die Simulation nutzt die bereitgestellten Daten (das gesammelte Wissen), um (virtuelle) Fahrzeuge zu erzeugen. Insbesondere Positionen und Geschwindigkeiten von stromabwärts befindlichen Fahrzeugen können direkt auf ein bestimmtes virtuelles Fahrzeug in der Simulation abgebildet werden. Es ergeben sich in der Simulation also Fahrzeuge, die zumindest für einen gewissen Zeitraum einem realen anderen Fahrzeug (auch bezeichnet als Probe-Fahrzeug) entsprechen, sowie virtuelle Fahrzeuge. Anhand der Fahrzeuge in der Simulation wird die vorgegebene Verkehrsdichte entsprechend der Verkehrsparameter vorgegeben.The simulation uses the provided data (the collected knowledge) to generate (virtual) vehicles. In particular, positions and speeds of downstream vehicles may be mapped directly to a particular virtual vehicle in the simulation. This results in the simulation so vehicles that at least for a certain period of a real other vehicle (also referred to as a trial vehicle) correspond, and virtual vehicles. Based on the vehicles in the simulation, the predetermined traffic density is specified according to the traffic parameters.
So können die virtuellen Fahrzeuge genutzt werden, um Ausbreitungen von Verkehrsereignissen, z. B. Autoschlangen, Staus oder Verdichtungen anhand der Simulation zu ermitteln. Thus, the virtual vehicles can be used to propagate traffic events, eg. As auto queues, congestion or compaction based on the simulation to determine.
Sobald die Simulation definiert ist, kann mittels wiederholter Simulationsdurchläufe eine stochastische Beschreibung generiert werden, in welcher repräsentative Muster aus den Fahrer- und Verkehrseigenschaftsmodellen abgeleitet werden. So kann ein Maß für die Unsicherheit/Sicherheit bestimmt werden und eine Risikobewertung bzw. Wahrscheinlichkeitsanalyse unterstützt werden. Beispielsweise werden für jeden Simulationsdurchlauf die Geschwindigkeitsprofile der virtuellen Fahrzeuge an das vergangene Profil des EGO-Fahrzeugs angepasst. Die Anpassung wird unter Verwendung einer Gütefunktion durchgeführt, die die zuletzt bestimmte Geschwindigkeit und das Fahrtzeitprofil des EGO-Fahrzeugs berücksichtigt. Das Profil mit der besten Übereinstimmung wird als die virtuelle Darstellung des tatsächlichen EGO-Fahrzeugs angenommen. Dementsprechend wird das zukünftige Verhalten dieses am besten passenden virtuellen Fahrzeugs als die beste Vorhersage für das EGO-Fahrzeug betrachtet.Once the simulation has been defined, a stochastic description can be generated by means of repeated simulation runs, in which representative patterns are derived from the driver and traffic property models. Thus, a measure of the uncertainty / safety can be determined and a risk assessment or probability analysis can be supported. For example, the speed profiles of the virtual vehicles are adapted to the past profile of the EGO vehicle for each simulation run. The adaptation is performed using a quality function that takes into account the last determined speed and the travel time profile of the EGO vehicle. The best match profile is assumed to be the virtual representation of the actual EGO vehicle. Accordingly, the future behavior of this most suitable virtual vehicle is considered to be the best prediction for the EGO vehicle.
Die Vorhersagen aus den Simulationsdurchläufen werden in einer Datenbank
Zum Beispiel kann eine Anwendung
Die Anwendung
Optional kann der Backend-Server
Weiterführende BetrachtungenFurther considerations
Durch die Vernetzung von Fahrzeugen untereinander (C2C) oder mit einer Infrastruktur (C2I) können Verkehrssicherheit, Effizienz und/oder Komfort gesteigert werden. Basierend auf unterschiedlichen Daten, z. B. C2C-Daten, C2I-Daten, historischen Fahrprofilen (von dem aktuellen Fahrzeug und/oder von anderen Fahrzeugen), (erweiterten) Floating-Car-Daten sowie sonstigen Datenquellen sollen eine Trajektorie und/oder ein Geschwindigkeitsverlauf für das EGO-Fahrzeug bestimmt werden. So kann mittels unterschiedlicher Informationsquellen durch eine entsprechende Fusion der verfügbaren Daten kurzfristige Prognosen betreffend die Fahrsituation des EGO-Fahrzeugs (Prognose der Trajektorie des EGO-Fahrzeugs) erzeugt werden.By networking vehicles with each other (C2C) or with an infrastructure (C2I), traffic safety, efficiency and / or comfort can be increased. Based on different data, eg. As C2C data, C2I data, historical driving profiles (of the current vehicle and / or other vehicles), (extended) floating-car data and other data sources to determine a trajectory and / or a speed profile for the EGO vehicle become. Thus, by means of different sources of information, by means of a corresponding fusion of the available data, short-term forecasts concerning the driving situation of the EGO vehicle (forecast of the trajectory of the EGO vehicle) can be generated.
Hierbei kann die Trajektorie des EGO-Fahrzeugs nicht vollständig bzw. mit einer unterschiedlich großen Wahrscheinlichkeit ihres Eintretens prognostiziert werden. So ist die Trajektorie des EGO-Fahrzeugs Teil eines dynamischen Gesamtsystems, viele Fahrzeuge sowie Einheiten der Infrastruktur sind autonome Einheiten, deren Verhalten selbst nur grob (mit Unsicherheiten behaftet) vorherbestimmt werden kann.In this case, the trajectory of the EGO vehicle can not be predicted completely or with a different probability of its occurrence. Thus, the trajectory of the EGO vehicle is part of a dynamic overall system, many vehicles and units of the infrastructure are autonomous units whose behavior itself can only be roughly predestined (with uncertainties).
Vorzugsweise erfolgt daher die Prognose für das EGO-Fahrzeug basierend auf einem Verkehrsverlauf während eines vorgegebenen zeitlichen Intervalls (auch bezeichnet als Zeitfenster) z. B. mit einer bestimmten räumlichen Ausdehnung. Dabei ist es möglich, das zeitliche Intervall bzw. die räumliche Ausdehnung von einer ermittelbaren Unsicherheit der Prognose selbst abhängig zu machen: Je größer der bei der Prognose ermittelte (erwartete) Fehler (Unsicherheit der Berechnung), desto kleiner das Zeitfenster. Auf diese Weise kann z. B. ein ermittelter Fehler stets unterhalb eines vorgegebenen Schwellwerts bleiben, das Zeitfenster wird entsprechend angepasst (mit dem Zeitfenster ergibt sich auch eine von der aktuell betrachteten Geschwindigkeit abhängige räumliche Ausdehnung).Preferably, therefore, the prognosis for the EGO vehicle based on a traffic course during a predetermined time interval (also referred to as time window) z. B. with a specific spatial extension. It is possible to make the temporal interval or the spatial extent itself dependent on an ascertainable uncertainty of the prognosis: the greater the (expected) error (uncertainty of the calculation) determined in the prognosis, the smaller the time window. In this way, z. B. a determined error always remain below a predetermined threshold, the time window is adjusted accordingly (with the time window also results from the currently considered speed dependent spatial extent).
Es resultiert z. B. ein zu lösendes Anfangs- bzw. Randwertproblem. Weiterhin wird ein Verkehrsablaufmodell vorgestellt, das vorhandene Daten zusammenführen kann und insbesondere fehlende Daten nach Möglichkeit kompensiert.It results z. B. an initial or boundary value problem to be solved. Furthermore, a traffic flow model is presented, which can merge existing data and in particular compensates for missing data as far as possible.
Es wird insbesondere ein probabilistischer Lösungsansatz vorgeschlagen. Mit Hilfe einer stochastischen Verkehrssimulation kann eine repräsentative Sammlung wahrscheinlicher Verläufe generiert und z. B. in Form einer Datenbank dem EGO-Fahrzeug zur Bestimmung der Trajektorie(n) bereitgestellt werden. Anhand der Datenbank ist es möglich, Einzelprognose, Unschärfen von Prognosen, räumliche Verteilungen von Risiken, Geschwindigkeitsvariationen und andere statistische Merkmale zu bestimmen.In particular, a probabilistic approach is suggested. With the help of a stochastic traffic simulation, a representative collection of probable courses can be generated and z. B. in the form of a database the EGO vehicle to determine the trajectory (s) are provided. Using the database, it is possible to determine individual forecasting, forecast blurring, spatial distribution of risks, speed variations and other statistical features.
Der Ansatz ermöglicht es, die Sicherheit des Nutzers in dem EGO-Fahrzeug und/oder die Energieeffizienz zu erhöhen. Weiterhin ist es möglich, Komfortfunktionen für den Nutzer zu verbessern oder gar zu ermöglichen (Vorhersage einer Ampelphase bei Ankunft an der Ampel, Abschätzung der Wartezeit, Nutzung der Wartezeit durch Präsentation multimedialer Inhalte, etc.).The approach makes it possible to increase the safety of the user in the EGO vehicle and / or the energy efficiency. Furthermore, it is possible to improve or even enable comfort functions for the user (prediction of a traffic light phase upon arrival at the traffic light, estimation of the waiting time, use of the waiting time by presentation of multimedia content, etc.).
Zielsetzung, MotivationObjective, motivation
Beispielhaft wird davon ausgegangen, dass der Fahrer des EGO-Fahrzeugs seine Geschwindigkeit und somit seine Trajektorie nicht frei wählen kann. Vielmehr ist dies durch externe Faktoren eingeschränkt bzw. beeinflusst. So muss in einem Verkehrsfluss hintereinander fahrender Fahrzeuge der Fahrer des EGO-Fahrzeugs ständig auf dynamische Einflüsse des vorausfahrenden Verkehrsablaufs reagieren, z. B. seine Geschwindigkeit anpassen. In einem derartigen Szenario wird für den Fahrer des EGO-Fahrzeugs eine Vielzahl von Einflüssen erst unmittelbar (z. B. mit einem Zeithorizont von weniger als 5 Sekunden) erkennbar, so dass er auf Änderungen nur noch reagieren kann.For example, it is assumed that the driver of the EGO vehicle can not freely choose his speed and thus his trajectory. Rather, this is limited or influenced by external factors. Thus, in a traffic flow of consecutively moving vehicles, the driver of the EGO vehicle must constantly react to dynamic influences of the preceding traffic flow, eg. B. adjust its speed. In such a scenario, for the driver of the EGO vehicle, a large number of influences only become immediately apparent (eg with a time horizon of less than 5 seconds), so that he can only react to changes.
Wäre eine kurzfristige Prognose (mit einem Zeithorizont zwischen etwa 5 und 30 Sekunden) des Verkehrsablaufs in Echtzeit vorhanden, so könnte das EGO-Fahrzeug bzw. der Fahrer viele unmittelbare Reaktionen durch geschickte vorausschauende (bzw. strategische) Handlungen vorwegnehmen oder überflüssig machen. Dies würde sich vorteilhaft auf die Verkehrssicherheit sowie einen harmonischeren Verkehrsfluss auswirken. Beispielsweise wäre es möglich, potentielle Gefahrensituationen vorab zu erkennen und die Geschwindigkeit des EGO-Fahrzeugs rechtzeitig anzupassen. Vorzugsweise könnten die verfügbaren Informationen auf geeignete Weise aufbereitet werden, um den Wahrnehmungshorizont des Fahrers über den unmittelbaren Sichthorizont hinaus zu erweitern. Auch können entsprechende Aktionen von dem EGO-Fahrzeug autonom bestimmt und dem Fahrer vorgeschlagen oder durchgeführt (und ggf. dem Fahrer angezeigt) werden. Zum Erreichen des erweiterten Zeithorizonts ist es von Vorteil, eine Vielzahl von Daten auswerten zu können, wobei vorzugsweise die Daten eine hohe Zuverlässigkeit (d. h. eine hohe Qualität bzw. einen geringen Prognosefehler) aufweisen.If a short-term forecast (with a time horizon of between 5 and 30 seconds) of the traffic flow was available in real-time, the EGO vehicle or driver could anticipate or eliminate many immediate reactions through skilful proactive (or strategic) actions. This would have a beneficial effect on traffic safety and a more harmonious flow of traffic. For example, it would be possible to detect potential dangerous situations in advance and to adjust the speed of the EGO vehicle in good time. Preferably, the information available could be appropriately prepared to extend the driver's perceptual horizon beyond the immediate visual horizon. Also, corresponding actions can be autonomously determined by the EGO vehicle and suggested or performed to the driver (and possibly displayed to the driver). To achieve the extended time horizon, it is advantageous to be able to evaluate a multiplicity of data, wherein preferably the data has high reliability (that is to say a high quality or a low forecast error).
Der Ansatz ermöglicht es, die Sicherheit zu erhöhen (für Fahrer und Passagiere des EGO-Fahrzeugs aber auch der anderen Verkehrsteilnehmer), den Energieverbrauch (durch vorausschauende Fahrmanöver) sowie das Energiemanagement in dem EGO-Fahrzeug (Entscheidung über effiziente Rekuperation im Hinblick anstehender Fahrmanöver) zu optimieren. Auch können zusätzliche Komfortanwendungen geschaffen sowie bestehende Komfortanwendungen für Fahrer und Passagiere des EGO-Fahrzeugs verbessert werden.The approach makes it possible to increase safety (for the driver and passengers of the EGO vehicle as well as the other road users), the energy consumption (through predictive driving maneuvers) and the energy management in the EGO vehicle (decision on efficient recuperation with regard to upcoming driving maneuvers) to optimize. Additional comfort applications can also be created and existing comfort applications for drivers and passengers of the EGO vehicle improved.
Die in dem EGO-Fahrzeug verfügbaren Daten (selbst generiert oder anhand externer Datenquellen verfügbar gemachte Daten) können hierbei zusammengeführt werden derart, dass eine Prognose der (künftigen) Trajektorie des EGO-Fahrzeugs ermittelbar ist. Diese Trajektorie des EGO-Fahrzeugs kann mit Unsicherheiten behaftet sein, wobei die Unsicherheiten insbesondere mit wachsendem Prognosehorizont zunehmen. Prognosen umfassen hierbei insbesondere Wahrscheinlichkeitsverteilungen betreffend z. B. Erwartungswerte der Geschwindigkeit sowie Konfidenzintervalle oder Quantile (also Zeitbereiche, in denen eine Vorhersage mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit zutrifft).The data available in the EGO vehicle (self-generated data or data made available by means of external data sources) can be combined in such a way that a prognosis of the (future) trajectory of the EGO vehicle can be determined. This trajectory of the EGO vehicle may be subject to uncertainties, the uncertainties increasing in particular as the forecast horizon increases. Forecasts include in particular probability distributions regarding z. For example, expectancy values of the velocity, and confidence intervals or quantiles (ie time ranges in which a prediction with a certain probability applies).
Basierend auf dieser Betrachtung ist es ein Ziel, die verfügbaren Daten so einzusetzen, dass die Prognose der Trajektorie des EGO-Fahrzeugs verbessert wird. Insbesondere soll die Trajektorie (z. B. der Geschwindigkeitsverlauf) des EGO-Fahrzeugs mit einer zugehörigen Prognose-Unschärfe vorausgesagt werden. Vorzugsweise erfolgt dies in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit. Based on this consideration, it is a goal to use the available data so that the prognosis of the trajectory of the EGO vehicle is improved. In particular, the trajectory (eg the speed profile) of the EGO vehicle with an associated prognosis uncertainty is to be predicted. Preferably, this is done in real time or near real time.
In einem beispielhaften Szenario bremst ein vorausfahrendes Fahrzeug (auch bezeichnet als Probe-Fahrzeug) bis zum Stillstand ab und fährt anschließend wieder an. Das EGO-Fahrzeug hat beispielhaft Zugriff auf bisherige Fahrinformationen (auch des Probe-Fahrzeugs) sowie auf andere Datenquellen. Das Probe-Fahrzeug übermittelt z. B. Datenpakete mit Zeitstempeln, Positionen und Geschwindigkeiten an eine Zentrale, die diese Daten (nach einigen Sekunden Latenzzeit) in das EGO-Fahrzeug weiterleitet.In an exemplary scenario, a preceding vehicle (also referred to as a sample vehicle) brakes to a stop and then restarts. The EGO vehicle has exemplary access to previous driving information (including the test vehicle) as well as to other data sources. The sample vehicle transmits z. B. data packets with timestamps, positions and speeds to a central office, which forwards this data (after a few seconds latency) in the EGO vehicle.
Der hier vorgestellte Ansatz umfasst beispielhaft die folgenden Schritte:
- – Es wird eine Geschwindigkeitsvorausschau für das EGO-Fahrzeug erzeugt, d. h., eine Geschwindigkeit mit der das EGO-Fahrzeug zu bestimmten Zeitpunkten (etwa in 5, 10, 15, 20 Sekunden) im Verkehrsfluss fahren kann.
- – Es wird ermittelt, ob für das EGO-Fahrzeug eine Notwendigkeit zum Abbremsen besteht. In diesem Sinne kann – eine Position und ein Zeitpunkt für ein Abbremsen mit einer bekannten Unschärfe prognostiziert werden und/oder – bei einer möglichen starken Bremsverzögerung des vorausfahrenden Verkehrs ggf. eine Warnung generiert werden (alternativ oder zusätzlich kann eine vorgegebene Aktion, z. B. ein entsprechender Bremsvorgang eingeleitet werden).
- A speed forecast is generated for the EGO vehicle, ie, a speed with which the EGO vehicle can drive in the traffic flow at certain times (approximately in 5, 10, 15, 20 seconds).
- - It is determined whether there is a need for the EGO vehicle to decelerate. In this sense, a position and a time for deceleration with a known blur can be predicted and / or a warning may be generated if there is a possible strong deceleration of the preceding traffic (alternatively or additionally, a predetermined action, eg. a corresponding braking process can be initiated).
Prognoseforecast
Die Prognose der zukünftigen Trajektorie des EGO-Fahrzeugs basiert z. B. auf Schätzungen des gegenwärtigen Zustandes des bevorstehenden Verkehrsflusses (auch bezeichnet als Verkehrsfluss stromabwärts) sowie auf Modellen betreffend die dynamische Entwicklung des gegenwärtigen Zustandes. So hat eine Verkehrsdynamik die Eigenschaft, dass sich Störungen im Verkehrsfluss stromaufwärts mit einer gewissen Gesetzmäßigkeit bewegen. Eine derartige Verkehrsdynamik kann erfasst bzw. modelliert werden.The prognosis of the future trajectory of the EGO vehicle is based z. On estimates of the current state of the upcoming traffic flow (also referred to as traffic flow downstream) as well as models relating to the dynamic development of the current state. Thus, a traffic dynamics has the property that disturbances in the traffic flow upstream move with a certain lawfulness. Such traffic dynamics can be detected or modeled.
Demgemäß wird ein stochastisches Verfahren zur Zustandsschätzung in einem dynamischen Prozess vorgeschlagen, wobei der dynamische Prozess selbst auch unvollständig beobachtet werden kann. Mit Hilfe der vorhandenen Beobachtungen (in Form von Daten) und unter Verwendung eines geeigneten Prozessmodells kann ein unbekannter Zustand geschätzt und für die Prognose (mit-)berücksichtigt werden.Accordingly, a stochastic method for state estimation in a dynamic process is proposed, whereby the dynamic process itself can also be incompletely observed. Using existing observations (in the form of data) and using a suitable process model, an unknown state can be estimated and taken into account for the forecast.
Aufgrund der hohen Dynamik der einzelnen autonomen Teilnehmer am Verkehrsgeschehen ist, wie vorstehend ausgeführt wurde, keine exakte Vorhersage möglich. Allerdings kann eine Bandbreite (oder Unschärfe) der möglichen Verläufe des Verkehrsgeschehens im Rahmen der Prognose ermittelt und auch quantifiziert werden.Due to the high dynamics of the individual autonomous participants in the traffic, as stated above, no exact prediction is possible. However, a bandwidth (or blurring) of the possible courses of traffic can be determined and also quantified in the context of the prognosis.
Hierbei werden insbesondere alle oder ein Teil der folgenden Aspekte berücksichtigt:
- – eine Notwendigkeit zum Zusammenführen unterschiedlicher Daten(quellen);
- – eine vorgegebene Qualität (Schärfe der Prognose) für eine bestimmte Anwendung (z. B. das Einleiten eines automatisierten Bremsvorgangs);
- – Anforderungen betreffend eine Performance in einer Datenumgebung im Fahrzeug bzw. in einem Backend, das zumindest zeitweise eine Kommunikationsverbindung mit dem Fahrzeug hat.
- - a need to merge different data (sources);
- A predetermined quality (sharpness of the prognosis) for a particular application (eg the initiation of an automated braking process);
- Requirements relating to performance in a data environment in the vehicle or in a backend, which at least temporarily has a communication link with the vehicle.
Somit wird vorzugsweise ein stochastisches Verfahren zur Zustandsschätzung in einem dynamischen Prozess, der nur unvollständig beobachtet werden kann, gesucht.Thus, preferably, a stochastic method of state estimation is sought in a dynamic process that can only be observed incompletely.
Partikelfilter (Sequenzielle Monte-Carlo-Methode)Particulate filter (Sequential Monte Carlo method)
Es wird vorgeschlagen, die wahrscheinlichsten Trajektorien des EGO-Fahrzeugs (Ablaufprognosen mit Unschärfe und Wahrscheinlichkeit) zu bestimmen und z. B. in einer Datenbank zu speichern. So können die Trajektorien unterschiedlichen Anwendungen in dem EGO-Fahrzeug bereitgestellt und entsprechend weiterverarbeitet werden.It is proposed to determine the most probable trajectories of the EGO vehicle (run-time forecasts with uncertainty and probability) and, for B. in a database store. Thus, the trajectories can be provided to different applications in the EGO vehicle and further processed accordingly.
Mindestens eine Anwendung kann auf diese Art zu jedem Zeitpunkt auf die gespeicherten Trajektorien zugreifen und eine passende Strategie, z. B. basierend auf für die jeweilige Anwendung vorgegebenen Regeln, bestimmen. Bei den Anwendungen kann es sich um eine dynamische Abstandsregelung zu dem vorausfahrenden Fahrzeug (ACC), ein Energiemanagement des Fahrzeugs, einen Bremsassistent oder ein Lademanagement (für eine Batterie des Fahrzeugs, insbesondere bei einem Hybrid- oder Elektrofahrzeug) handeln.At least one application in this way can access the stored trajectories at any time and a suitable strategy, eg. Based on rules for the particular application, determine. The applications may be a dynamic distance control to the vehicle in front (ACC), an energy management of the vehicle, a brake assist or a charge management (for a battery of the vehicle, especially in a hybrid or electric vehicle).
Das Partikelfilter gehört zur Klasse der stochastischen Verfahren zur Zustandsschätzung in einem dynamischen Prozess, der nur unvollständig beobachtet werden kann. Mittels des Partikelfilters kann eine aktuelle aber unbekannte Wahrscheinlichkeitsdichte für einen Zustandsraum geschätzt werden, um daraus Aussagen über den weiteren Verkehrsverlauf abzuleiten.The particle filter belongs to the class of stochastic methods for state estimation in a dynamic process, which can only be observed incompletely. By means of the particle filter, a current but unknown probability density for a state space can be estimated in order to derive statements about the further traffic flow.
Mittels des Partikelfilters wird eine Wolke bzw. ein Schwarm sogenannter Partikel erzeugt, die Punkte im Zustandsraum darstellen sollen. Jedes Partikel wird einem Gewicht zugeordnet. Dabei stellt der Schwarm als Ganzes die Wahrscheinlichkeitsdichte dar. Ausgehend von einem Anfangszustand wird jedem einzelnen Partikel mittels eines stochastischen Modells der Systemdynamik eine oder mehrere Lösungskurve zugeordnet. Es handelt sich dabei um eine sogenannte Monte-Carlo-Simulation, da in die zeitliche Entwicklung des Systems zufällige Störgrößen eingehen. Je nachdem, wie die aus der jeweiligen Lösungskurve abgeleiteten Vorhersagen der Messwerte mit den tatsächlichen Messwerten übereinstimmen, kann das Gewicht des Partikels angepasst werden, woraus sich iterativ eine verbesserte Schätzung der Evolution der Wahrscheinlichkeitsdichte im Zustandsraum ergibt. Hochgewichtete Partikel können auch entsprechend ihres Gewichts ”vermehrt” werden.By means of the particle filter, a cloud or a swarm of so-called particles is generated, which are intended to represent points in the state space. Each particle is assigned to a weight. The swarm as a whole represents the probability density. Starting from an initial state, one or more solution curves are assigned to each individual particle by means of a stochastic model of system dynamics. This is a so-called Monte Carlo simulation, because the temporal development of the system is subject to random disturbances. Depending on how the predictions of the measured values derived from the respective solution curve agree with the actual measured values, the weight of the particle can be adjusted, which results in iteratively an improved estimation of the evolution of the probability density in the state space. High weight particles can also be "propagated" according to their weight.
Die Partikelfilter-Methode hat die folgenden Vorteile.
- – Es wird die gesamte unbekannte a-posteriori-Wahrscheinlichkeitsdichte geschätzt; der Ansatz ist insbesondere für nicht-Gaußsche (auch bezeichnet als multimodale) Verteilungen anwendbar.
- – Systemdynamik und Messdynamik können nichtlinear sein.
- – Die Simulation der einzelnen Partikel ist parallel durchführbar (somit ist ein parallelisierbarer Lösungsansatz für die Durchführung der Simulation möglich).
- - the entire unknown a posteriori probability density is estimated; the approach is particularly applicable to non-Gaussian (also called multimodal) distributions.
- - System dynamics and dynamics can be nonlinear.
- - The simulation of the individual particles can be carried out in parallel (thus a parallel approach to the simulation is possible).
Im Beispiel der Verkehrssimulation weist der Zustandsraum eine hohe Dimension auf, wobei beispielsweise nur wenige punktuelle Messwerte (die Trajektorien des Ego-Fahrzeugs sowie die Signale des Probe-Fahrzeugs) zur Verfügung stehen, um Gewichte anzupassen bzw. neue Partikel zu erzeugen. Auch ist es möglich, dass die Ressourcen für Berechnungen in dem hochdimensionalen Zustandsraum limitierende Faktoren darstellen. Um die Dimension einzuschränken und Echtzeit-Vorhersagen zu ermöglichen, können C2X-Daten (etwa Signale von mehreren Probe-Fahrzeugen und/oder von einer Verkehrsinfrastruktur, z. B. Ampeln) im Rahmen der Simulation als direkte Einflussfaktoren integriert werden.In the example of traffic simulation, the state space has a high dimension, for example, only a few punctual measured values (the trajectories of the ego vehicle and the signals of the sample vehicle) are available to adapt weights or to generate new particles. It is also possible that the resources for calculations in the high-dimensional state space are limiting factors. To constrain the dimension and enable real-time predictions, C2X data (such as signals from multiple sample vehicles and / or from a traffic infrastructure, such as traffic lights) can be integrated as direct drivers in the simulation.
Simulation des Verkehrsablaufs: AnforderungenSimulation of traffic flow: requirements
Wie vorstehend erwähnt, wird davon ausgegangen, dass der Fahrer des EGO-Fahrzeugs seine Geschwindigkeit und somit seine Trajektorie nicht frei wählen kann. Vielmehr ist dies durch externe Faktoren eingeschränkt bzw. beeinflusst.As mentioned above, it is assumed that the driver of the EGO vehicle can not freely choose his speed and thus his trajectory. Rather, this is limited or influenced by external factors.
Nun ist es eine Zielsetzung, aus unterschiedlichen Daten, auf die das EGO-Fahrzeug zugreifen kann, die prognostizierte Trajektorie qualitativ zu verbessern (d. h. die Prognoseschärfe zu erhöhen). Hierbei sei angemerkt, dass eine solche Verarbeitung der Daten in dem EGO-Fahrzeug oder in einer anderen (ggf. zentralen) Einheit für das EGO-Fahrzeug durchgeführt werden kann. Im letzteren Fall kann das Ergebnis der Berechnung dem EGO-Fahrzeug zeitnah mitgeteilt werden. Auch kann eine beliebige Aufteilung der Berechnungen auf unterschiedliche Komponenten, von denen eine Komponente das EGO-Fahrzeug sein kann, aufgeteilt werden. Dies ermöglicht z. B. eine verteilte Berechnung komplexer Prognosen basierend auf unterschiedlichen Daten. Insbesondere kann eine Berechnung dort erfolgen, wo Ressourcen für die Berechnung verfügbar sind. Eine Zuteilung der Ressourcen kann auch dynamisch erfolgen.Now, it is an objective to qualitatively improve the predicted trajectory (i.e., increase the prediction accuracy) from different data that the EGO vehicle can access. It should be noted that such processing of the data may be performed in the EGO vehicle or in another (possibly central) unit for the EGO vehicle. In the latter case, the result of the calculation can be communicated to the EGO vehicle in a timely manner. Also, any division of the calculations may be divided among different components, one component of which may be the EGO vehicle. This allows z. For example, a distributed calculation of complex forecasts based on different data. In particular, a calculation can be made where resources are available for the calculation. An allocation of resources can also be done dynamically.
Die unterschiedlichen Daten können aus verschiedenen Informationsquellen stammen und unterschiedlicher Natur sein. Nachfolgend sind einige Beispiele genannt:
- – Daten von Infrastruktur-Komponenten, z. B. Verkehrszeichenanlagen, Ampeln, etc.
- – Daten zu Schaltzeitpunkten von Infrastruktur-Komponenten,
- – Daten vorausfahrender Fahrzeuge (Probe-Fahrzeuge), z. B. Trajektorien oder sonstige Daten,
- – historische Daten des EGO-Fahrzeugs und/oder mindestens eines Probe-Fahrzeugs,
- – historische Daten einer zentralen Datenbank.
- - Data of infrastructure components, eg. B. traffic signs systems, traffic lights, etc.
- - data on switching times of infrastructure components,
- - Data of preceding vehicles (sample vehicles), eg. Trajectories or other data,
- Historical data of the EGO vehicle and / or at least one test vehicle,
- - historical data of a central database.
Die Daten können das EGO-Fahrzeug bzw. die zu ermittelnde Trajektorie mehr oder weniger indirekt beeinflussen. The data can influence the EGO vehicle or the trajectory to be determined more or less indirectly.
Grundsätzlich sei angemerkt, dass die Kommunikation zwischen den oben genannten Komponenten (Fahrzeugen, Infrastruktur-Komponenten, Backend, etc.) über unterschiedliche Schnittstellen erfolgen kann. Beispielhaft genannte seien drahtlose Kommunikationsschnittstellen: Mobilfunk, Bluetooth, WiFi, Radar, etc. Auch kann eine Kommunikation über eine Leitung erfolgen (z. B. Herunterladen von Daten über ein Kabel während einer Ladephase einer Batterie des EGO-Fahrzeugs). Zusätzlich kann das EGO-Fahrzeug unterschiedliche Daten generieren und speichern, z. B. Sensordaten von Fahrzeugsensoren oder in dem EGO-Fahrzeug vorhandenen Kameras.In principle, it should be noted that the communication between the above-mentioned components (vehicles, infrastructure components, backend, etc.) can take place via different interfaces. Examples include wireless communication interfaces: mobile radio, Bluetooth, WiFi, radar, etc. Also, communication may be via a line (eg, downloading data via a cable during a charge phase of a battery of the EGO vehicle). In addition, the EGO vehicle can generate and store different data, e.g. B. Sensor data from vehicle sensors or existing in the EGO vehicle cameras.
Zur Modellierung des Verkehrsablaufs gibt es unterschiedliche Lösungsansätze, z. B. in Abhängigkeit von der Modellierungsaufgabe. Beispielsweise können Modelle eingesetzt werden, die mikroskopisch simulieren und makroskopische Einflüsse modellieren können.To model the traffic flow, there are different approaches, such. B. depending on the modeling task. For example, models can be used that can simulate microscopically and model macroscopic influences.
Beispielsweise ergeben sich aus unterschiedlichen Quellen für Daten die folgenden Anforderungen:
- – Berücksichtigung von historischen Profilen: Insbesondere können Rückfall-Szenarien vorgesehen sein, falls historische Daten nicht in ausreichendem Maß vorhanden sind;
- – Berücksichtigung von Randbedingungen (z. B. Daten über Kreuzungen und Ampelschaltzeitpunkte);
- – Berücksichtigung von Geschwindigkeitsverläufen aus Probe-Fahrzeugen; hierbei sollten insbesondere Latenz-Zeiten, die durch die Übertragung entstehen, tolerierbar sein;
- – Berücksichtigung von Geschwindigkeitsverläufen aus ACC-Daten (ACC: ”adaptive cruise control” = aktive Geschwindigkeitsregelung).
- - consideration of historical profiles: in particular, fallback scenarios may be foreseen if historical data are not sufficiently available;
- - consideration of boundary conditions (eg data on intersections and traffic light switching times);
- - Consideration of speed profiles from trial vehicles; in particular, latency times resulting from the transmission should be tolerable;
- - Consideration of speed curves from ACC data (ACC: "adaptive cruise control" = active cruise control).
Beispielsweise ergeben sich für unterschiedliche Anwendungen die folgenden Anforderungen:
- – Aussage über starke Bremsvorgänge;
- – Aussagen über Wahrscheinlichkeitsverteilungen, etwa für Energieoptimierung und Energiemanagement;
- – Aussagen über Wartezeiten;
- – der Ansatz soll sowohl auf Autobahnen als auch im städtischen Verkehr nutzbar sein.
- - statement about heavy braking;
- - statements about probability distributions, such as energy optimization and energy management;
- - statements about waiting times;
- - The approach should be usable both on motorways and in urban transport.
Mikroskopische Modelle des VerkehrsablaufsMicroscopic models of traffic flow
Für zentrale und allgemein gültige Aufgaben der Verkehrsplanung umfassend die Dimensionierung von Infrastruktur im Straßenbau, usw. sollen in der Regel repräsentative Abläufe generiert und simuliert werden. Damit können beispielsweise hypothetische Verkehrsregelungen hinsichtlich ihrer Kapazität getestet werden. Hierfür werden oft sogenannte ”mikroskopische Modelle” verwendet. Darunter versteht man Vorschriften zur Simulation der Bewegung jedes einzelnen Fahrzeugs unter Berücksichtigung der Bewegungen der übrigen Fahrzeuge.For central and generally accepted tasks of traffic planning, including the dimensioning of infrastructure in road construction, etc., representative processes should generally be generated and simulated. Thus, for example, hypothetical traffic regulations can be tested in terms of their capacity. For this, so-called "microscopic models" are often used. This is understood to mean rules for simulating the movement of each individual vehicle, taking into account the movements of the other vehicles.
Beispielsweise unterstellt ein einfaches Fahrzeugfolgemodell eine Vorschrift zur Bestimmung der Beschleunigung des nächsten (n + 1)-ten Fahrzeugs gemäß For example, a simple vehicle following model presupposes a regulation for determining the acceleration of the next (n + 1) th vehicle according to FIG
Der Koeffizient λ wird durch eine Kalibrierung mit empirischen Daten gewonnen.The coefficient λ is obtained by calibration with empirical data.
In diesem Fahrzeugfolgemodell werden die Entfernung und die Differenzgeschwindigkeit zum Vordermann (vorausfahrenden Fahrzeug) berücksichtigt. Außerdem wird eine Verzögerung T unterstellt, die die Reaktionsprozesse der Fahrer zum Ausdruck bringen soll.In this vehicle follow-up model, the distance and the difference speed to the car in front (vehicle ahead) are taken into account. In addition, a delay T is assumed, which is intended to express the reaction processes of the driver.
Auch komplexere mikroskopische Modelle berücksichtigen hauptsächlich die Entfernung zum Vordermann und die Geschwindigkeit des EGO-Fahrzeugs und des Vordermanns. Gelegentlich wird auch das dem Vordermann vorausfahrende Fahrzeug berücksichtigt. In diesem Kontext ist das Programm VISSIM bekannt (
Mikroskopische Modelle sind in den letzten Jahren adaptiert und angewandt worden, um die Wirkung von Fahrerassistenzsystemen zu modellieren. Für die Nutzung eines mikroskopischen Modells sind insbesondere die nachfolgenden Aspekte von Bedeutung:
- – Eine Integration von Randbedingungen sollte möglichst direkt in die Simulation erfolgen.
- – Bei Daten über Kreuzungen und Ampelschaltzeitpunkten könnten mikroskopische Fahrzeugfolgemodelle eingesetzt werden.
- – Auch sollten Daten über vorausfahrende Fahrzeuge in der Simulation berücksichtigt werden können. Insofern kann das bekannte mikroskopische Modell um die Berücksichtigung vorgegebener Trajektorien (aus Probe-Fahrzeugen) erweitert werden.
- – Die zu berücksichtigenden Daten umfassen auch historische Geschwindigkeitsprofile, die dazu verwendet werden sollen, den Verlauf der Geschwindigkeit auf einer bereits befahrenen Strecke besser schätzen zu können, als dies lediglich mit einer digitalen Karte möglich wäre. Auch diesbezüglich ist eine Erweiterung bekannter mikroskopischer Modelle erforderlich.
- - An integration of constraints should be made as directly as possible in the simulation.
- - For data on intersections and traffic light switching times, microscopic vehicle following models could be used.
- - Also data about vehicles ahead should be considered in the simulation. In this respect, the known microscopic model can be extended to include given trajectories (from trial vehicles).
- - The data to be considered also includes historical speed profiles, which should be used to better estimate the course of the speed on an already traveled route than would be possible only with a digital map. Also in this regard, an extension of known microscopic models is required.
Makroskopische Modelle des VerkehrsablaufsMacroscopic models of traffic flow
Um die Verwendung einer vorgegeben Geschwindigkeitscharakteristik im Rahmen eines Verkehrsmodells zu illustrieren, kann ein makroskopisches Modell zur Beschreibung des Verkehrs eingesetzt werden.In order to illustrate the use of a given speed characteristic in the context of a traffic model, a macroscopic model can be used to describe the traffic.
Makroskopische Verkehrsmodelle unterstellen einen hydrodynamischen Verkehrsablauf, d. h. der Verkehrsfluss wird als eine Art Flüssigkeit modelliert: Macroscopic traffic models assume a hydrodynamic traffic flow, ie the traffic flow is modeled as a kind of fluid:
Es bezeichnen:
- x
- eine Position,
- t
- einen Zeitpunkt,
- k(x, t)
- eine Verkehrsdichte in Fahrzeugen pro Meter,
- v(x, t)
- eine Verkehrsflussgeschwindigkeit an der Stelle x zu dem Zeitpunkt t in m/s,
- μ
- eine Diffusion in dem Verkehrsfluss,
- c0
- eine Fortpflanzungsgeschwindigkeit.
- x
- a position,
- t
- a time
- k (x, t)
- a traffic density in vehicles per meter,
- v (x, t)
- a traffic flow velocity at the point x at the time t in m / s,
- μ
- a diffusion in the traffic flow,
- c 0
- a reproductive rate.
Die Notation bedeutet die partielle Ableitung bezüglich x, usw. Die linke Seite der zweiten Gleichung (2) entspricht einer Beschleunigung (dv/dt) eines hypothetischen mit der Verkehrsflüssigkeit ”mitbewegten” Fahrzeugs, das sich an der Stelle x zum Zeitpunkt t befindet. Damit stellt die rechte Seite der Gleichung (2) eine Vorgabe für diese Beschleunigung dar.The notation means the partial derivative with respect to x, and so forth. The left side of the second equation (2) corresponds to an acceleration (dv / dt) of a hypothetical vehicle "moving" along with the traffic liquid, which is at point x at time t. Thus, the right side of equation (2) is a default for this acceleration.
Bezüglich der Hydrodynamik bringen die Terme mit Ableitungen von k Reaktions- und Antizipationsprozesse in dem Verkehrsfluss zum Ausdruck, die für Lösungsansätze geeignet sind.With regard to hydrodynamics, the terms with derivatives of k express reaction and anticipation processes in the traffic flow which are suitable for solution approaches.
In Bezug auf die Geschwindigkeitscharakteristik gilt: Wenn zu einem Anfangszeitpunkt die Verkehrsgeschwindigkeit v(x, 0) und die Verkehrsdichte k(x, 0) räumlich konstant wären mit v = V, dann wäre die Lösung bei konstantem Zufluss bzw. Abfluss stationär. Bei vorgegebener Verkehrsdichte k würde der Verkehrsfluss laut Modell die Geschwindigkeit V(k) anstreben, wenn zu einem Anfangszeitpunkt v(x, t) und k(x, t) räumlich konstant wären.With regard to the speed characteristic, if at an initial time point the traffic velocity v (x, 0) and the traffic density k (x, 0) were spatially constant with v = V, then the solution would be stationary at constant inflow or outflow. For a given traffic density k, the traffic flow would, according to the model, aim at the velocity V (k) if at an initial time v (x, t) and k (x, t) were spatially constant.
Eine differenzierbare Funktion
- vf
- einer Wunschgeschwindigkeit,
- LFz
- einer (effektiven) Fahrzeuglänge und
- TReakt
- einer (effektiven) Reaktionszeit.
- v f
- a desired speed,
- L Fz
- an (effective) vehicle length and
- T react
- an (effective) reaction time.
Um eine Anzahl N Fahrspuren zu berücksichtigen, kann in der Gleichung (3) k durch k/N ersetzt werden.In order to consider a number of N lanes, k can be replaced by k / N in the equation (3).
Makroskopische Modelle können entweder direkt oder mit Hilfe von Filterverfahren eingesetzt werden, um den Verkehrsfluss mit spezifizierten Randbedingungen zu rekonstruieren. Dazu werden die obigen Gleichungen im Rahmen eines Anfangs-Randwert-Problems gelöst. Hierbei sind als Randbedingungen geeignete Daten am Streckeneingang (Verkehrsfluss und Geschwindigkeit) sowie am Streckenende (etwa Beschleunigung gleich null) vorgebbar. Auch Anfangswerte der Dichte und der Geschwindigkeit sind vorgebbar. Makroskopische Lösungsansätze für die obigen Gleichungen basieren anschaulich auf einer Diskretisierung der Felder Verkehrsdichte k(x, t) und Geschwindigkeit v(x, t) auf einem mehrdimensionalen Gitter.Macroscopic models can be used either directly or with the help of filtering methods to reconstruct the traffic flow with specified constraints. For this, the above equations are solved in the context of an initial boundary value problem. In this case, suitable boundary conditions are specified data at the track entrance (traffic flow and speed) and at the end of the track (approximately zero acceleration). Initial values of density and speed can also be specified. Macroscopic solutions for the above equations are clearly based on a discretization of the fields traffic density k (x, t) and velocity v (x, t) on a multi-dimensional grid.
Für die vorgesehenen Anwendungen kann der Verkehrsablauf z. B. auf Autobahnen und auf städtischen Straßen modelliert werden. Letztere weisen wegen dynamisch heterogener Einflüsse und Randbedingungen (Kreuzungen, Ampeln, Abbiegevorgänge, Verengungen, usw.) einen komplexeren Verkehrsablauf auf. Da eben diese Einflüsse in der Regel nicht direkt erfasst werden, ist für eine gute Auflösung und Aussagekraft der Vorausschau eine andere Informationsquelle von Vorteil. Insbesondere können hierfür historische Daten in Form historischer Geschwindigkeitsprofile herangezogen werden. Anstatt wie in dem Modell gemäß der Gleichung (3) eine Geschwindigkeitscharakteristik mit Hilfe der Verkehrsdichte k zu bestimmen, können die erfassten historischen Daten direkt berücksichtigt werden.For the intended applications, the flow of traffic z. As can be modeled on highways and on urban roads. The latter have a more complex traffic flow because of dynamically heterogeneous influences and boundary conditions (intersections, traffic lights, turnarounds, constrictions, etc.). As these influences are usually not recorded directly, another source of information is advantageous for a good resolution and meaningfulness of foresight. In particular, historical data in the form of historical speed profiles can be used for this purpose. Instead of determining a speed characteristic using the traffic density k as in the model according to equation (3), the acquired historical data can be directly taken into account.
Simulationsimulation
Insbesondere wird vorgeschlagen, bekannte Ansätze der mikroskopischen Technik derart zu erweitern, dass kein typischer Ablauf benötigt wird, sondern eine Prognose der aktuellen Trajektorie des EGO-Fahrzeugs erfolgt unter Berücksichtigung der in den vorhandenen Daten dargestellten Einflüsse. Dabei dient ein Modell des Verkehrsablaufs (kurz Verkehrsmodell) im Rahmen eines geeigneten statistischen Verfahrens zur Rekonstruktion und zur Prognose des Ablaufs.In particular, it is proposed to expand known approaches of the microscopic technique in such a way that no typical sequence is required, but a prognosis of the current trajectory of the EGO vehicle takes place taking into account the influences shown in the existing data. Here, a model of the traffic flow (short traffic model) is used in the context of a suitable statistical method for the reconstruction and for the prognosis of the procedure.
Beispielsweise werden im Rahmen der Simulation Daten, z. B. Anfangsdaten, Daten von Probe-Fahrzeugen, historische Daten (Profile) und Randbedingungen (z. B. umfassend eine Verkehrsstärke) eingelesen und zur Durchführung eines simulierten Verkehrsablaufs verwendet.For example, in the simulation, data, such. For example, initial data, sample vehicle data, historical data (profiles), and constraints (eg, including traffic volume) are read in and used to perform a simulated traffic flow.
Hierzu kann die Simulation einzelne virtuelle Fahrzeuge generieren und die Bewegung jedes einzelnen Fahrzeugs modellieren. Die Straße selber kann z. B. als ein Gitter mit Stützstellen (z. B. mit einem Abstand von einem Meter in Längsrichtung) dargestellt werden. Auch ist es möglich, mit Hilfe einer zweidimensionalen Darstellung Querbewegungen wie Spurwechsel zu modellieren.For this purpose, the simulation can generate individual virtual vehicles and model the movement of each individual vehicle. The street itself can z. B. as a grid with support points (eg., With a distance of one meter in the longitudinal direction) are shown. It is also possible to model transverse movements such as lane changes with the aid of a two-dimensional representation.
Durch den Teilchen-Gitter-Aufbau der Simulation können sowohl mikroskopische Phänomene (etwa geringe TTC-Werte) als auch makroskopische Informationen (etwa Geschwindigkeitsprofile, Krümmungen der Straße, Änderungen der zulässigen Geschwindigkeit) berücksichtigt werden. So hängt die zu einem bestimmten Zeitpunkt errechnete Beschleunigung jedes virtuellen Fahrzeugs einerseits (mikroskopisch) vom Abstand zum vorausfahrenden Fahrzeug sowie von der Geschwindigkeit des eigenen und des vorausfahrenden Fahrzeugs usw. ab. Andererseits versuchen die Fahrzeuge wie in makroskopischen Modellen eine aus historischen Daten geschätzte, vorgegebene, räumlich abhängige Geschwindigkeitscharakteristik zu erreichen.The particle-lattice structure of the simulation allows for both microscopic phenomena (such as low TTC values) and macroscopic information (such as speed profiles, curvatures of the road, changes in allowable speed) to be taken into account. Thus, the acceleration of each virtual vehicle calculated at a given time depends on the one hand (microscopically) on the distance to the vehicle in front as well as on the speed of the driver's vehicle and the vehicle ahead, etc. On the other hand, as in macroscopic models, the vehicles try to achieve a predetermined, spatially dependent speed characteristic estimated from historical data.
TTC-Werte bezeichnen eine Zeit bis ein Fahrzeug theoretisch auf ein vorausfahrendes Fahrzeug auffährt und mit diesem kollidiert (TTC: Time to Collision), wenn beide mit unveränderter Geschwindigkeit weiterfahren würden. Der TTC-Wert ist gleich dem Abstand geteilt durch die Differenzgeschwindigkeit.TTC values denote a time until a vehicle theoretically approaches and collides with a preceding vehicle (TTC: Time to Collision) if both travel at an unchanged speed. The TTC value is equal to the distance divided by the difference speed.
Aufgrund der Streuung von Fahrer- und Fahrzeugmerkmalen ist ein gewisser Grad an Unschärfe selbst bei einer sehr detaillierten mikroskopischen Modellierung vorhanden.Due to the dispersion of driver and vehicle features, there is some degree of blur even with very detailed microscopic modeling.
Daher ist eine exakte Vorhersage der einzelnen Fahrzeugbeschleunigungen nicht möglich. Allerdings ist eine realistische Aussage über die statistischen Verteilungen der Abläufe möglich.Therefore, an exact prediction of the individual vehicle accelerations is not possible. However, a realistic statement about the statistical distribution of the processes is possible.
Anfangsbedingungen initial conditions
Zunächst werden beispielsweise virtuelle Fahrzeuge generiert, denen Attribute zugeordnet werden:
- – Eine maximale Komfortbeschleunigung wird anhand einer Normalverteilung bestimmt (beispielhafte Werte: Mittelwert etwa 4 m/s2, Standardabweichung etwa 1 m/s2);
- – Eine Gleichgewichtszeitlücke wird anhand einer logarithmischen Normalverteilung bestimmt mit einem beispielhaften Medianwert von etwa 1,2 s;
- – Eine Mindestzeitlücke des Regelbereichs wird in etwa zu 50% der Gleichgewichtszeitlücke mit einer Zufallskomponente bestimmt.
- - A maximum comfort acceleration is determined by means of a normal distribution (exemplary values: mean value about 4 m / s 2 , standard deviation about 1 m / s 2 );
- An equilibrium time gap is determined on the basis of a logarithmic normal distribution with an exemplary median value of approximately 1.2 s;
- - A minimum time gap of the control range is determined in approximately 50% of the equilibrium time gap with a random component.
In einem beispielhaften Szenario beginnt eine Simulation mit dem Empfang eines ersten Signals von einem vorausfahrenden Probe-Fahrzeug. Das Probe-Fahrzeug hat während eines vorgegebenen Zeitintervalls eine Datenreihe (seine Trajektorie) mit Zeitstempel, Positionen, und Geschwindigkeiten bestimmt und sendet diese an das EGO-Fahrzeug. Diese Daten werden einem virtuellen Fahrzeug eingeprägt, d. h. für eines der virtuellen Fahrzeuge der Simulation übernommen. Dieses virtuelle Probe-Fahrzeug wird auch während der Simulation anders als die übrigen virtuellen Fahrzeuge (für die keine Datenreihe erhalten wurde) behandelt. Somit sind Anfangsposition und -geschwindigkeit des virtuellen Probefahrzeugs festgelegt.In an exemplary scenario, a simulation begins with the receipt of a first signal from a preceding sample vehicle. The sample vehicle has determined a data series (its trajectory) with timestamps, positions, and speeds for a given time interval and sends them to the EGO vehicle. This data is impressed on a virtual vehicle, i. H. for one of the simulation virtual vehicles. This virtual probe vehicle will also be treated differently during the simulation than the other virtual vehicles (for which no data series was obtained). Thus, the initial position and speed of the virtual test vehicle are set.
Als Nächstes werden virtuelle Fahrzeuge stromabwärts des Probe-Fahrzeugs erzeugt. Dazu wird zunächst an der gegenwärtigen Position aufgrund des historischen Profils ein Zustand ”gebunden” (wahr oder falsch) geschätzt. Gemäß dieser Zustandsschätzung wird eine Zeitlücke anhand der logarithmischen Normalverteilung bestimmt, wobei die Parameter dieser Verteilung von der Zustandsschätzung abhängen. Damit ist eine Position für ein weiteres virtuelles Fahrzeug stromabwärts in Bezug auf das Probe-Fahrzeug z. B. gemäß der SMC-Methode für stochastische Simulation bei bekannten Verteilungen definiert. Die zugeordnete Geschwindigkeit für dieses virtuelle Fahrzeug richtet sich nach dem vorgegebenen historischen Geschwindigkeitsprofil (sie ist dabei vorzugsweise jedoch mindestens so groß wie die Geschwindigkeit des Probe-Fahrzeugs). Eine derartige Zuordnung erfolgt bis zum stromabwärtigen Ende der Strecke.Next, virtual vehicles are generated downstream of the sample vehicle. For this purpose, a condition "bound" (true or false) is first estimated at the current position on the basis of the historical profile. According to this state estimation, a time gap is determined on the basis of the logarithmic normal distribution, the parameters of this distribution depending on the state estimation. Thus, a position for another virtual vehicle downstream with respect to the sample vehicle z. B. defined according to the SMC method for stochastic simulation in known distributions. The assigned speed for this virtual vehicle is governed by the given historical speed profile (but is preferably at least as great as the speed of the sample vehicle). Such assignment occurs until the downstream end of the route.
Das Ende der Strecke kann z. B. ein Zwischenziel sein oder ein vorgelagerter Punkt, bei dem z. B. ein Abbiegevorgang möglich wäre.The end of the route can z. B. be an intermediate goal or an upstream point where z. B. a turn would be possible.
Anschließend wird stromaufwärts des Probe-Fahrzeugs auf ähnliche Weise eine Zeitlücke bestimmt. Die zugeordnete Geschwindigkeit stromaufwärts vom Probefahrzeug richtet sich hier nach dem Minimum der Geschwindigkeit des Probe-Fahrzeugs und dessen Geschwindigkeitsprofil. Die Generierung weiterer virtueller Fahrzeuge wird stromaufwärts in Richtung des EGO-Fahrzeugs generiert (bis der Anfang der Strecke erreicht wird).Subsequently, a time gap is determined in a similar manner upstream of the sample vehicle. The assigned speed upstream of the test vehicle depends here on the minimum of the speed of the sample vehicle and its speed profile. The generation of additional virtual vehicles is generated upstream in the direction of the EGO vehicle (until the beginning of the route is reached).
Randbedingungenboundary conditions
Für verschiedene Anwendungen sind verschiedene Arten von Randbedingungen möglich. Beispielsweise kann die Strecke in einem Bereich von x = 0 bis x = L betrachtet werden. Für eine Nachbildung des Verkehrs auf dieser Strecke wären im Prinzip die Daten an beiden Stellen 0 und L erforderlich, da auch die Fahrzeuge stromabwärts jenseits von x = L das Verhalten der Fahrzeuge innerhalb der Strecke beeinflussen (z. B.: Stau).Different types of boundary conditions are possible for different applications. For example, the distance may be considered in a range from x = 0 to x = L. For a replica of the traffic on this route, the data would in principle be required at both locations 0 and L, since the vehicles downstream beyond x = L also influence the behavior of the vehicles within the route (for example: traffic jam).
Randbedingungen in Richtung stromaufwärts können wie folgt berücksichtigt werden: Der Teilchen-Gitter-Aufbau gestattet eine unmittelbare Darstellung der in die Strecke einfahrenden Fahrzeuge. Sie ”betreten” das Gitter zu einem Zeitpunkt, der gemäß der Verkehrsnachfrage mit Hilfe eines Fahrzeuggenerators am Rand der Strecke bestimmt werden kann. Hierfür können Zeitlücken aus der Modellverteilung (modifizierte Exponentialverteilung) zufällig bestimmt werden. Nachdem die Fahrzeuge (Teilchen des Modells) die Position x = 0 passieren, bewegen sie sich gemäß den Modellgleichungen.Upstream boundary conditions can be considered as follows: The particle-grid construction allows for immediate representation of vehicles entering the route. They "enter" the grid at a time that can be determined according to traffic demand using a vehicle generator at the edge of the line. For this purpose, time gaps from the model distribution (modified exponential distribution) can be determined at random. After the vehicles (particles of the model) pass the position x = 0, they move according to the model equations.
Randbedingungen in Richtung stromabwärts können wie folgt berücksichtigt werden: Für die Realisierung der Randbedingungen am Ende des simulierten Segments stromabwärts der simulierten Strecke (x = L) können Hilfsstrecken verwendet werden. Sie werden von dort gemäß sogenannter ”freier Randbedingungen” fortgepflanzt, d. h., am Ende der simulierten Strecke bei x = L wird die Bewegung mit Beschleunigung null (d. h. mit einer konstanten Geschwindigkeit) fortgesetzt.Downstream conditions can be considered as follows: Auxiliary lines can be used to implement boundary conditions at the end of the simulated segment downstream of the simulated path (x = L). They are propagated from there according to so-called "free boundary conditions", d. that is, at the end of the simulated path at x = L, the zero acceleration (that is, at a constant speed) motion continues.
Nutzung historischer Geschwindigkeitsprofile Use historical speed profiles
Für die Simulation können auch historische Daten, z. B. in Form einer Verteilung bzw. eines Profils, genutzt werden. Beispielsweise können historische Daten in Abhängigkeit von Tag, Uhrzeit, Wetterbedingung, Jahreszeit, Feiertag oder allgemeinen Ereignissen (Fußball-Endspiel) gruppiert werden. Auch Kombinationen von den vorstehenden Kriterien können zur Gruppierung herangezogen werden. Weiterhin können historische Daten nach einem LIFO-Prinzip genutzt werden (die zuletzt erfassten Daten werden zuerst genutzt). Weiterhin könnten sehr alte Daten gelöscht werden. Auch können die historischen Daten selbst geeignet modelliert werden, so dass eine kompakte Wissensbasis durch die historischen Daten bereitgestellt werden kann. Ferner ist es möglich, dass unterschiedliche Daten gesammelt und als historische Daten für künftige Simulationen berücksichtigt werden.For the simulation, historical data, such. B. in the form of a distribution or a profile used. For example, historical data may be grouped according to day, time, weather condition, season, holiday or general events (football final). Also combinations of the above criteria can be used for grouping. Furthermore, historical data can be used according to a LIFO principle (the last recorded data is used first). Furthermore, very old data could be deleted. Also, the historical data itself can be suitably modeled so that a compact knowledge base can be provided by the historical data. Furthermore, it is possible that different data may be collected and taken into account as historical data for future simulations.
Beispielsweise kann für jede Gitterzelle der Simulation zumindest ein Teil der folgenden Daten bereitgestellt werden:
- – Eine historische Geschwindigkeit in der Gitterzelle.
- – Ein boolescher Wert, der angibt, ob ein Verkehr in der Gitterzelle gebunden ist.
- – Ein boolescher Wert, der angibt, ob es sich bei der Gitterzelle um ein stromabwärtiges Streckenende handelt.
- – Ein boolescher Wert, der angibt, ob sich in der Gitterzelle ein Stau befindet.
- – Eine Wartezeit in der Gitterzelle bei existierendem Stau
- – Eine kumulierte Reisezeit bis zu der Gitterzelle.
- - A historical speed in the grid cell.
- - A Boolean value that indicates whether traffic is bound in the grid cell.
- A Boolean value that indicates whether the grid cell is a downstream end of the line.
- - A Boolean value that indicates whether there is a jam in the grid cell.
- - A waiting time in the grid cell with existing traffic jam
- - An accumulated travel time to the grid cell.
Die Zuordnung von gebundenem bzw. ungebundenem Verkehr kann mittels einer Hysterese erfolgen: Falls stromabwärts ein kritischer Wert der Geschwindigkeit unterschritten wird, wird stromabwärts soweit gebundener Verkehrsfluss unterstellt, bis an einem Punkt ein zweiter (höherer) Wert der Geschwindigkeit überschritten wird. Der ungebundene Verkehr wird wiederum stromaufwärts fortgesetzt, bis der untere Wert wieder unterschritten wird. Auf diese Weise entsteht eine stabile Darstellung mit Hysterese.The assignment of bound or unbound traffic can take place by means of a hysteresis: If downstream of a critical value of the speed is fallen below, bound downstream traffic flow is assumed downstream until at one point a second (higher) value of the speed is exceeded. The unbound traffic is again continued upstream until the lower value is again fallen below. This creates a stable representation with hysteresis.
Bei dem gebundenen Verkehr handelt es sich um einen Verkehr, bei dem der Fahrer bzw. das EGO-Fahrzeug nicht selbst die Geschwindigkeit frei wählen kann, sondern einem vorausfahrenden Fahrzeug folgt. Das EGO-Fahrzeug ist somit Teil einer gebundenen Kette aus Verkehrsteilnehmern.The bound traffic is a traffic in which the driver or the EGO vehicle can not choose the speed itself, but follows a vehicle in front. The EGO vehicle is thus part of a linked chain of road users.
Beschleunigungswunschacceleration request
Ein Beschleunigungswunsch des EGO-Fahrzeugs für eine Zeiteinheit (diskretes System basierende auf Zeiteinheiten als kleinste berücksichtigte Einheit) kann auf Basis der folgenden Werte berechnet werden:
- xc
- Position des EGO-Fahrzeugs;
- xp
- Position des vorausfahrenden Fahrzeugs;
- dgap
- Entfernung zwischen EGO-Fahrzeug und vorausfahrendem Fahrzeug;
- vcarnow
- Geschwindigkeit des EGO-Fahrzeugs;
- vtarget
- Geschwindigkeit des Zielfahrzeugs (hier des vorausfahrenden Fahrzeugs).
- xc
- Position of the EGO vehicle;
- xp
- Position of the preceding vehicle;
- d gap
- Distance between the EGO vehicle and the vehicle ahead;
- v carnow
- Speed of the EGO vehicle;
- v target
- Speed of the target vehicle (here the vehicle ahead).
Die Position bezieht sich hierbei vorzugsweise auf die Front des Fahrzeugs. Die Differenz dgap zwischen den Fahrzeugen ergibt sich hierbei zu
Im Beschleunigungsmodell wird mit Hilfe der Werte dgap, vcarnow, vtarget und ggf. weiterer Parameter ein sogenannter Modus festgestellt:
- – Ein Modus ”ungültige Werte” wird bestimmt, falls die Geschwindigkeit negativ ist oder der Abstand null beträgt. Dies führt z. B. zu einem Abbruch bzw. zu einem Neustart der Simulation.
- – Ein Modus ”Panik” erfordert einen Eingriff des Fahrers (keine Regelung mehr möglich). Der Modus ”Panik” tritt ein, wenn Mindestwerte für die Regelung unterschritten werden. Ggf. kann eine Notbremsung automatisch eingeleitet werden.
- – Ein Modus ”Gebunden: Anhalten” tritt ein, falls das vorausfahrende Fahrzeug bereits angehalten hat (z. B. an einer Ampel, etc.). In diesem Fall kann ein automatisiertes Anhalten (Abbremsen) mittels der Regelung veranlasst werden.
- – Ein Modus ”Gebunden: Fahrzeugfolgemodus” tritt ein, falls die Werte im Regelbereich sind. Der Regelalgorithmus kann entsprechend veranlassen, dass das EGO-Fahrzeug dem vorausfahrenden Fahrzeug folgt.
- – Ein Modus ”Gestoppt, Vordermann fährt los” tritt ein, wenn das EGO-Fahrzeug steht und der Vordermann die Fahrt aufgenommen hat. Der Regelalgorithmus kann veranlassen, dass sich das EGO-Fahrzeug dem Vordermann annähert.
- – Ein Modus ”Ungebunden” tritt ein, wenn die Zeitlücke mindestens zweimal der Gleichgewichtszeitlücke ist UND eine ausreichende Zeit bis zu einer möglichen Kollision (TTC-Wert) größer als eine minimale Zeit bis zu einer möglichen Kollision (z. B. in Höhe von 5 s) ist. In Folge kann mittels des Regelalgorithmus eine Relaxation in Richtung des Geschwindigkeitsprofils erfolgen, d. h. die in dem Geschwindigkeitsprofil hinterlegte Geschwindigkeit kann eingestellt werden. Entsprechend kann eine Beschleunigung erfolgen gemäß tdif/tgrid, wobei vdif eine Differenzgeschwindigkeit des EGO-Fahrzeugs zum Geschwindigkeitsprofil an der aktuellen Stelle und tgrid eine Zeitdauer (z. B. 3 s) in der Gitterzelle angibt.
- – Ein Modus ”Ungebunden” (bei einer Option ”freeflag”) tritt dann ein, falls die Zeitlücke zum vorausfahrenden Fahrzeug größer als eine vorgegebene Schranke (z. B. 6 s) ist UND eine ausreichende Zeit bis zu einer möglichen Kollision (TTC-Wert) größer als eine minimale Zeit bis zu einer möglichen Kollision (z. B. in Höhe von 5 s) ist. In diesem Fall kann die Geschwindigkeit des EGO-Fahrzeugs auf die zulässige Geschwindigkeit geregelt werden.
- - A mode "invalid values" is determined if the speed is negative or the distance is zero. This leads z. B. to abort or to restart the simulation.
- - A "panic" mode requires driver intervention (no regulation possible). The "panic" mode occurs when minimum values for regulation are undershot. Possibly. Emergency braking can be initiated automatically.
- - A "Tied: Stop" mode occurs if the vehicle in front has already stopped (eg at a traffic light, etc.). In this case, an automated stop (deceleration) can be caused by the scheme.
- - A mode "Bound: Vehicle following mode" occurs if the values are within the control range. The control algorithm may accordingly cause the EGO vehicle to follow the preceding vehicle.
- - A mode "Stopped, front man drives off" occurs when the EGO vehicle is stationary and the front man has taken the drive. The control algorithm may cause the EGO vehicle to approach the car in front.
- An "Unbound" mode occurs when the time gap is at least twice the equilibrium time gap AND a sufficient time to a possible collision (TTC value) greater than a minimum time to a possible collision (eg, at the level of 5 s is. In consequence, by means of the control algorithm a relaxation in the direction of the velocity profile can take place, ie the speed stored in the velocity profile can be set. Accordingly, acceleration may occur according to tdif / tgrid, where vdif indicates a differential velocity of the EGO vehicle to the velocity profile at the current location and tgrid a period of time (eg, 3 seconds) in the grid cell.
- A "Unbound" mode (with a "freeflag" option) then occurs if the time gap to the vehicle in front is greater than a predetermined barrier (eg 6 s) AND there is sufficient time until a possible collision (TTC) occurs. Value) is greater than a minimum time to a possible collision (eg, at the rate of 5 seconds). In this case, the speed of the EGO vehicle can be controlled to the permissible speed.
Regelalgorithmuscontrol algorithm
In dem Fahrzeugfolgemodus wird angenommen, dass jedes EGO-Fahrzeug einen Gleichgewichtszustand anstrebt, der ggf. durch äußere Einflüsse nachgeregelt werden muss. Im Gleichgewicht hätte jedes EGO-Fahrzeug den gewünschten Abstand und die gleiche Geschwindigkeit wie das vorausfahrende Fahrzeug. Beispielhaft kann die Regelung gemäß einem gedämpften harmonischen Oszillator erfolgen mit einer Gleichgewichtszeitlücke (Länge des Fahrzeugs wird berücksichtigt), einer Federkonstante, und einer Dämpfung (unterkritisch bis kritisch).In the vehicle following mode, it is assumed that each EGO vehicle aims for a state of equilibrium, which may need to be readjusted by external influences. In equilibrium, each EGO vehicle would have the desired distance and speed as the preceding vehicle. By way of example, the control according to a damped harmonic oscillator can take place with an equilibrium time gap (length of the vehicle is taken into account), a spring constant, and a damping (subcritical to critical).
Neben der Gleichgewichtszeitlücke kann jedem Fahrzeug eine Mindestzeitlücke zugeordnet werden, die den maximalen Ausschlag und die untere Grenze des Regelbereichs definiert. Die effektive Federkonstante ergibt sich aus der maximalen Komfortbeschleunigung bzw. dem maximalen Ausschlag.In addition to the equilibrium time gap each vehicle can be assigned a minimum time gap, which defines the maximum deflection and the lower limit of the control range. The effective spring constant results from the maximum comfort acceleration or the maximum rash.
Unvorhersehbare, plötzliche Ereignisse können dazu führen, dass sich die dynamischen Regelgrößen gelegentlich außerhalb des Regelbereichs befinden. In diesem Fall, etwa bei Unterschreitung der Mindestzeitlücke, kann ein Panik-Modell die Steuerung des Beschleunigungswunsches übernehmen. In dem Panik-Modell wird beispielsweise eine dem Fahrer zugeordnete maximale Bremsverzögerung angenommen.Unpredictable, sudden events may cause the dynamic controlled variables to occasionally be outside the control range. In this case, for example, if the minimum time gap is undershot, a panic model can take control of the desired acceleration. For example, in the panic model, a maximum deceleration associated with the driver is assumed.
Beschreibung der SimulationsläufeDescription of the simulation runs
Die Bewegungsgleichungen können schrittweise in vorgegebenen Zeiteinheiten (auch bezeichnet als Zeitscheiben δt, z. B. von 0,1 s) gelöst werden. Die neue Position errechnet sich aus der Geschwindigkeit multipliziert mit δt. Die neue Geschwindigkeit errechnet sich aus der Beschleunigungsvorgabe multipliziert mit δt. Die Beschleunigungsvorgabe gleicht normalerweise der Wunschbeschleunigung, wobei vorzugsweise sichergestellt wird, dass keine Grenzwerte unter- und/oder überschritten werden.The equations of motion can be solved stepwise in given time units (also referred to as time slices Δt, eg of 0.1 s). The new position is calculated from the speed multiplied by δt. The new speed is calculated from the acceleration specification multiplied by δt. The acceleration default normally equals the desired acceleration, whereby it is preferably ensured that no limit values are undershot and / or exceeded.
Die folgenden Ausnahmesituationen können gesondert behandelt werden:
- – Das erste (stromabwärtige) Fahrzeug in der Simulation fährt mit konstanter Geschwindigkeit weiter, bis es die Endstrecke erreicht und das Gitter verlässt.
- – Ein Probe-Fahrzeug erhält diejenige Trajektorie, die sich durch die von dem Probe-Fahrzeug übermittelten Daten ergibt (solange das Signal von dem Probe-Fahrzeug vorhanden ist). Liegt für das Probe-Fahrzeug kein C2C-Signal mehr vor, so wird es wie jedes andere virtuelle Fahrzeug simuliert.
- – An der ”Einfahrt” zur Strecke werden Fahrzeuge nach einem Nachfragemodell (bei einer vorgegebener Verkehrsstärke) erzeugt. Ihnen werden entsprechend dem historischen Profil anfängliche Geschwindigkeiten zugeordnet. Gleichzeitig wird darauf geachtet, dass kein Stau am Anfang der Strecke entsteht.
- The first (downstream) vehicle in the simulation continues to travel at a constant speed until it reaches the final distance and leaves the grid.
- A sample vehicle receives the trajectory resulting from the data transmitted by the sample vehicle (as long as the signal from the sample vehicle is present). If the C2C signal is no longer present for the sample vehicle, it will be simulated like any other virtual vehicle.
- At the "entrance" to the track, vehicles are generated according to a demand model (at a given traffic volume). You will be assigned initial speeds based on historical profile. At the same time, care is taken that no traffic jams occur at the beginning of the route.
Die Simulation läuft so lange, bis alle Fahrzeuge des Fahrzeugspeichers die Strecke verlassen haben oder bis die maximale Simulationszeit (z. B. 300 Sekunden) überschritten wird.The simulation runs until all vehicles of the vehicle memory have left the track or until the maximum simulation time (eg 300 seconds) is exceeded.
Alle Trajektorien der simulierten Fahrzeuge (mit Zeitstempel) sowie die Identifikation des Probefahrzeugs werden vorzugsweise gespeichert.All trajectories of the simulated vehicles (with time stamp) as well as the identification of the test vehicle are preferably stored.
Konzept für Ampeldaten und Warteschlangen Concept for traffic light data and queues
Grundsätzlich ist es möglich, Warteschlangen ohne Geschwindigkeit, die im historischen Geschwindigkeitsprofil abgespeichert wurden, in der Simulation zu berücksichtigen.In principle, it is possible to consider queues without speed, which were stored in the historical speed profile, in the simulation.
Hierbei ist zu beachten, dass es unrealistisch ist, zu unterstellen, dass eine von einem einzelnen historischen Fahrzeug erlebte Warteschlange auch ständig von allen übrigen Fahrzeugen einer Simulation so erlebt wird. Dies würde früher oder später zu einem virtuellen Stillstand führen. Vielmehr ist es realitätsnah, aus der Gesamtheit der historischen Daten ein Modell für die zeitlichen Auftrittswahrscheinlichkeitsverteilungen aller potentiellen Ursachen von Warteschlangen (Ampel und Kreuzungen) z. B. in dem Backend zu entwickeln.It should be noted that it is unrealistic to assume that a queue experienced by a single historic vehicle is constantly being experienced by all other vehicles in a simulation. This would sooner or later lead to a virtual standstill. Rather, it is realistic, from the totality of historical data, a model for the temporal probability distribution of all potential causes of queues (traffic lights and intersections) z. B. to develop in the backend.
Prognose der Trajektorie: GütefunktionForecast of the trajectory: quality function
Um sowohl historische Profile als auch einzelne Trajektorien aus den Simulationsläufen zu bewerten, wird eine Gütefunktion verwendet. Hierzu kann ein Fehlermaß für die prognostizierte Reisezeit während der letzten X Meter (z. B. mit X = 100) bestimmt werden. Das Fehlermaß berechnet sich mit Hilfe des quadrierten Werts des Unterschieds prognostizierte Reisezeit minus erfasste Reisezeit, geteilt durch eine Schätzung der zu erwarteten Varianz dieser Größe. Die Güte ist dann (analog zur Gaußfunktion) ein exponentielles Fehlermaß bezogen auf diesen quadrierten Wert.To evaluate both historical profiles and individual trajectories from the simulation runs, a merit function is used. For this purpose, an error measure for the predicted travel time during the last X meters (eg with X = 100) can be determined. The error measure is calculated using the squared value of the difference between the estimated travel time minus the recorded travel time, divided by an estimate of the expected variance of that size. The quality is then (analogous to the Gaussian function) an exponential error measure related to this squared value.
Beispielsweise kann eine Gütefunktion zur Ermittlung der zu erwartenden Varianz wie folgt bestimmt sein:
Hierbei bezeichnen
- T
- die Verkehrsgeschwindigkeit in einer Zelle (z. B. in Sekunden),
- σ
- die Standardabweichung und
- μ
- den Mittelwert,
- T
- the traffic speed in a cell (eg in seconds),
- σ
- the standard deviation and
- μ
- the mean,
Optional kann als Fehlermaß auch ein Geschwindigkeitsunterschied (prognostiziert versus gemessen) geteilt durch die Varianz der Geschwindigkeit bestimmt werden.Optionally, a speed difference (predicted versus measured) divided by the variance of the speed can also be determined as an error measure.
Auswahl eines historischen ProfilsSelection of a historical profile
Bereits vor einem Simulationslauf kann die bisherige Trajektorie des EGO-Fahrzeugs mit den vorhandenen historischen Profilen verglichen werden. Daraus kann jedem vorhandenen Profil ein Fitnesswert mit Hilfe der Gütefunktion zugeordnet werden.Even before a simulation run, the previous trajectory of the EGO vehicle can be compared with the existing historical profiles. From this, a fitness value can be assigned to each existing profile with the aid of the quality function.
Hierfür kann das die Information ”kumulierte Reisezeit bis zu der Gitterzelle” der historischen Daten verwendet werden. Historische Profile werden mit einer Wahrscheinlichkeit entsprechend ihrer Güte zufällig für die Simulation gewählt.For this purpose, the information "cumulative travel time to the grid cell" of the historical data can be used. Historical profiles are randomly chosen for simulation with a probability according to their quality.
Falls gar kein historisches Profil geeignet ist, kann aus dem bisherigen Verlauf der Fahrt des EGO-Fahrzeugs ein Surrogat-Profil erzeugt werden, das im Wesentlichen die zulässige Geschwindigkeit als Profil verwendet.If no historical profile is suitable at all, a surrogate profile can be generated from the previous course of the travel of the EGO vehicle, which essentially uses the permissible speed as a profile.
Identifikation wahrscheinlicher EGO-Fahrzeug-TrajektorienIdentification of probable EGO vehicle trajectories
Anhand der Simulation können wahrscheinliche Trajektorien des EGO-Fahrzeugs bestimmt werden, indem sie gemäß ihrer Güte (”Fitness”) gewichtet werden, wobei solche mit ausreichender Güte (bei Erreichen oder Überschreiten eines vorgegebenen Schwellenwerts) ausgewählt werden. Die Zeitreihen der Positionen, Geschwindigkeiten, und Beschleunigungen der Kandidaten können in einer Datenbank der ”Prädiktionen” gespeichert werden. Jeder Prädiktion wird ein Gewicht gemäß der Güte zugeordnet, und die daraus resultierende Datenbank wird allen Anwendungen zur Verfügung gestellt.Based on the simulation, probable trajectories of the EGO vehicle can be determined by weighting them according to their fitness ("fitness"), selecting those of sufficient quality (when a given threshold is reached or exceeded). The time series of the positions, speeds, and accelerations of the candidates can be stored in a database of "predictions". Each prediction is assigned a weight according to the quality, and the resulting database is made available to all applications.
Ein beispielhafter Algorithmus hat den folgenden Ablauf:
- (1) Synchronisierung der Simulation zum Zeitpunkt des letzten Signals von dem Probe-Fahrzeug (wegen Verzögerungen der Übertragung (Latenzen) ist dies nicht zwangsläufig der aktuelle Zeitpunkt).
- (2) Lokalisierung des EGO-Fahrzeugs (Zuordnung auf dem Simulationsgitter) zu diesem Zeitpunkt.
- (3) Lokalisierung der Position des dem EGO-Fahrzeug nächsten virtuellen Fahrzeugs und aller weiteren virtuellen Fahrzeuge des Simulationslaufs, die sich innerhalb einer vorgegebenen Toleranz zu dem EGO-Fahrzeug befinden.
- (4) Konstruktion der Zeitreihen: a) Alle vorhandenen simulierten virtuellen Zeitpunkte werden in einen Puffer für die Prognosezeitreihe (synchronisiert mit dem EGO-Fahrzeug) geschrieben. b) Falls die EGO-Fahrzeug-Trajektorie auch Zeitscheiben vor dem ersten Simulationszeitpunkt des jeweiligen virtuellen Fahrzeugs enthält, werden die fehlenden Werte der virtuellen Fahrzeuge mit dem für die Simulation verwendeten historischen Profil aufgefüllt. c) Falls die simulierte Zeit nicht für den Prognosehorizont ausreicht, wird der virtuelle EGO-Fahrzeug-Kandidat verworfen.
- (5) Der Fitnesswert aller virtuellen EGO-Fahrzeug-Kandidaten wird bestimmt; derjenige EGO-Fahrzeug-Kandidat wird verworfen, dessen Fitness-Wert einen vorgegebenen Wert nicht erreicht.
- (6) Es erfolgt ein Abbruch bei einer Überschreitung einer vorgegebenen Rechenzeit oder bei Erreichung einer ausreichenden Zahl von geeigneten EGO-Fahrzeug-Kandidaten.
- (7) Für die geeigneten EGO-Fahrzeug-Kandidaten werden prognostizierte Verläufe in der Datenbank gespeichert.
- (1) Synchronizing the simulation at the time of the last signal from the sample vehicle (because of delays in transmission (latencies) this is not necessarily the current time).
- (2) Localization of the EGO vehicle (assignment on the simulation grid) at this time.
- (3) Locate the position of the virtual vehicle next to the EGO vehicle and all other virtual vehicles of the simulation run that are within a given tolerance to the EGO vehicle.
- (4) Construction of the time series: a) All existing simulated virtual times are written to a buffer for the forecast time series (synchronized with the EGO vehicle). b) If the EGO vehicle trajectory also contains time slices before the first simulation time of the respective virtual vehicle, the missing values of the virtual vehicles are filled up with the historical profile used for the simulation. c) If the simulated time is not sufficient for the forecast horizon, the EGO virtual vehicle candidate is discarded.
- (5) The fitness value of all virtual EGO vehicle candidates is determined; that EGO vehicle candidate is discarded whose fitness value does not reach a predetermined value.
- (6) An abort occurs if a given calculation time is exceeded or if a sufficient number of suitable EGO vehicle candidates are reached.
- (7) For the appropriate EGO vehicle candidates, predicted gradients are stored in the database.
Obwohl die Erfindung im Detail durch die Ausführungsbeispiele illustriert und erläutert wurde, ist die Erfindung nicht darauf beschränkt. Entsprechend können Variationen vom Fachmann hieraus abgeleitet werden, ohne den Schutzumfang der Erfindung zu verlassen.Although the invention has been illustrated and explained in detail by the embodiments, the invention is not limited thereto. Accordingly, variations may be derived therefrom by those skilled in the art without departing from the scope of the invention.
ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG QUOTES INCLUDE IN THE DESCRIPTION
Diese Liste der vom Anmelder aufgeführten Dokumente wurde automatisiert erzeugt und ist ausschließlich zur besseren Information des Lesers aufgenommen. Die Liste ist nicht Bestandteil der deutschen Patent- bzw. Gebrauchsmusteranmeldung. Das DPMA übernimmt keinerlei Haftung für etwaige Fehler oder Auslassungen.This list of the documents listed by the applicant has been generated automatically and is included solely for the better information of the reader. The list is not part of the German patent or utility model application. The DPMA assumes no liability for any errors or omissions.
Zitierte Nicht-PatentliteraturCited non-patent literature
- http://de.wikipedia.org/wiki/Floating_Car_Data [0002] http://en.wikipedia.org/wiki/Floating_Car_Data [0002]
- http://de.wikipedia.org/wiki/Sequenzielle_Monte-Carlo-Methode [0003] http://en.wikipedia.org/wiki/Sequenzielle_Monte-Carlo-Method [0003]
- http://de.wikipedia.org/wiki/VISSIM [0112] http://en.wikipedia.org/wiki/VISSIM [0112]
Claims (20)
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
DE102011083677A DE102011083677A1 (en) | 2011-09-29 | 2011-09-29 | Method for predicting traffic conditions for e.g. electric car, involves determining future information for traffic conditions of vehicle based on current state of vehicle and historical data |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
DE102011083677A DE102011083677A1 (en) | 2011-09-29 | 2011-09-29 | Method for predicting traffic conditions for e.g. electric car, involves determining future information for traffic conditions of vehicle based on current state of vehicle and historical data |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
DE102011083677A1 true DE102011083677A1 (en) | 2013-04-04 |
Family
ID=47878496
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
DE102011083677A Ceased DE102011083677A1 (en) | 2011-09-29 | 2011-09-29 | Method for predicting traffic conditions for e.g. electric car, involves determining future information for traffic conditions of vehicle based on current state of vehicle and historical data |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
DE (1) | DE102011083677A1 (en) |
Cited By (45)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103226893A (en) * | 2013-04-10 | 2013-07-31 | 中国科学院计算技术研究所 | Method and simulation system for describing traffic flow behavior based on two-dimensional macroscopic flow model |
CN103903430A (en) * | 2014-04-14 | 2014-07-02 | 东南大学 | Dynamic fusion type travel time predicting method with multi-source and isomorphic data adopted |
CN104408907A (en) * | 2014-10-31 | 2015-03-11 | 重庆大学 | Highway traffic incident duration time prediction method with on-line optimization capability |
WO2015032499A1 (en) * | 2013-09-06 | 2015-03-12 | Audi Ag | Method, evaluation system and vehicle for predicting at least one congestion parameter |
WO2015055780A1 (en) * | 2013-10-16 | 2015-04-23 | Université Du Luxembourg | Traffic control |
EP2881925A1 (en) * | 2013-11-29 | 2015-06-10 | Andreas Kuhn | Motor vehicle |
DE102015001972A1 (en) | 2014-04-28 | 2015-10-29 | Iav Gmbh Ingenieurgesellschaft Auto Und Verkehr | Method and apparatus for testing applications using C2X communication |
WO2015177023A1 (en) * | 2014-05-23 | 2015-11-26 | Continental Automotive Gmbh | Assistance system for a motor vehicle, and method for controlling a motor vehicle |
DE102014225804A1 (en) | 2014-12-15 | 2016-06-16 | Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft | Assistance in driving a vehicle |
CN107111938A (en) * | 2015-02-24 | 2017-08-29 | 宝马股份公司 | Server, system and method for determining congestion terminal position |
WO2017149016A1 (en) * | 2016-03-03 | 2017-09-08 | Novero Gmbh | Method and device for generating at least one item of prediction information in a vehicle |
DE102016005580A1 (en) | 2016-05-06 | 2017-11-09 | Audi Ag | Method and system for predicting a driving behavior of a vehicle |
CN107924423A (en) * | 2015-12-18 | 2018-04-17 | 株式会社日立制作所 | Model determines that equipment and model determine method |
DE102017010294A1 (en) | 2017-11-07 | 2018-05-09 | Daimler Ag | Method for operating a vehicle |
CN108082039A (en) * | 2017-12-06 | 2018-05-29 | 天长市天新电子实业有限公司 | A kind of LED Intelligentized regulating and controlling systems based on information analysis |
CN108099768A (en) * | 2017-12-06 | 2018-06-01 | 天长市天新电子实业有限公司 | A kind of LED Intelligentized regulating and controlling methods with multi information analytic function |
WO2018215419A1 (en) | 2017-05-24 | 2018-11-29 | Continental Automotive Gmbh | Method for predicting at least one traffic light switching status during the journey of a motor vehicle, and control device, motor vehicle, and server device |
DE102017220420B3 (en) | 2017-11-16 | 2019-04-18 | Continental Automotive Gmbh | Method for generating a traffic information collection, traffic information collection, collection device with a traffic information collection and driver assistance device |
DE102018202712A1 (en) | 2018-02-22 | 2019-08-22 | Volkswagen Aktiengesellschaft | Swarm-based trajectories for motor vehicles |
CN110164128A (en) * | 2019-04-23 | 2019-08-23 | 银江股份有限公司 | A kind of City-level intelligent transportation analogue system |
US10495469B2 (en) | 2015-06-23 | 2019-12-03 | Ford Global Technologies, Llc | Rapid traffic parameter estimation |
DE102019102924A1 (en) * | 2019-02-06 | 2020-08-06 | Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft | Method, device, computer program and computer program product for operating a driver assistance function of a vehicle |
DE102019002790A1 (en) * | 2019-04-16 | 2020-08-06 | Daimler Ag | Method for predicting a traffic situation for a vehicle |
CN112275647A (en) * | 2020-08-20 | 2021-01-29 | 北京京东乾石科技有限公司 | Cargo conveying system and method and cargo sorting system and method |
US10962381B2 (en) | 2018-11-01 | 2021-03-30 | Here Global B.V. | Method, apparatus, and computer program product for creating traffic information for specialized vehicle types |
DE102019217282A1 (en) * | 2019-11-08 | 2021-05-12 | Volkswagen Aktiengesellschaft | Process for predicting the driving behavior of other road users |
WO2021234632A1 (en) * | 2020-05-20 | 2021-11-25 | Irider | Vehicle assistive system |
DE102020119861A1 (en) | 2020-07-28 | 2022-02-03 | Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft | Method and assistance device for the iteratively optimized operation of a motor vehicle and motor vehicle |
DE102015213250B4 (en) | 2015-07-15 | 2022-03-24 | Robert Bosch Gmbh | Method of operating a vehicle powered by an internal combustion engine as a function of a distance to a vehicle in front |
DE102021201457B3 (en) | 2021-02-16 | 2022-05-12 | Robert Bosch Gesellschaft mit beschränkter Haftung | Method for locating a motor vehicle |
US11370411B2 (en) * | 2018-11-30 | 2022-06-28 | Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha | Control device of vehicle |
US20220221293A1 (en) * | 2021-01-08 | 2022-07-14 | Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. | Predictable and Delay Tolerant Traffic Management System |
DE102021201063A1 (en) | 2021-02-04 | 2022-08-04 | Volkswagen Aktiengesellschaft | Method for operating a system for an at least partially assisted motor vehicle, computer program product and system |
AT524688A4 (en) * | 2021-05-25 | 2022-08-15 | Avl List Gmbh | METHOD OF PREDICTIVE ESTIMATING A HISTORY |
AT524868B1 (en) * | 2021-05-25 | 2022-10-15 | Avl List Gmbh | METHOD OF PREDICTIVE ESTIMATING A HISTORY |
EP4040421A3 (en) * | 2021-06-18 | 2022-12-07 | Apollo Intelligent Connectivity (Beijing) Technology Co., Ltd. | Method and apparatus for predicting traffic data and electronic device |
DE102021207456A1 (en) | 2021-07-14 | 2023-01-19 | Robert Bosch Gesellschaft mit beschränkter Haftung | Method for at least partially automated driving of a motor vehicle |
DE102021208191A1 (en) | 2021-07-29 | 2023-02-02 | Robert Bosch Gesellschaft mit beschränkter Haftung | Method for at least partially automated driving of a motor vehicle |
US20230136374A1 (en) * | 2021-10-28 | 2023-05-04 | Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. | Monitoring a traffic condition of stopped or slow moving vehicles |
DE102021214759A1 (en) | 2021-12-21 | 2023-06-22 | Robert Bosch Gesellschaft mit beschränkter Haftung | Creating following distance profiles |
CN116859952A (en) * | 2023-08-10 | 2023-10-10 | 上海理工大学 | Vehicle team longitudinal composite control method and system based on second-order continuous sliding mode |
DE102022109972A1 (en) | 2022-04-26 | 2023-10-26 | Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft | Method and assistance system for supporting the guidance of a motor vehicle while driving on a multi-lane road and motor vehicle |
CN117133130A (en) * | 2023-10-26 | 2023-11-28 | 中国市政工程西南设计研究总院有限公司 | Airport road congestion prediction simulation method and system |
US11842640B2 (en) | 2017-04-25 | 2023-12-12 | Audi Ag | Computing system and method for operating a computing system |
CN117451582A (en) * | 2023-10-26 | 2024-01-26 | 中国科学院武汉岩土力学研究所 | Core hydrogen diffusion coefficient simulation calculation method and related equipment |
Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
DE10062856A1 (en) * | 2000-12-16 | 2002-06-20 | Daimler Chrysler Ag | Traffic prediction system for individual vehicles uses data captured by vehicle itself and other vehicle data that is analyzed using dynamic traffic prediction algorithm |
DE10204677A1 (en) * | 2002-02-06 | 2003-08-14 | Daimler Chrysler Ag | Driver support system for capture of support data such as position and speed, traffic and travel, weather and environmental information as well as tourist information, whereby information supply is tailored to driver needs |
DE102006052319A1 (en) * | 2006-11-07 | 2008-05-08 | Deutsche Telekom Ag | Method for generating and supplying traffic-related information, involves providing multiple road users with mobile transmitters, with which each individual journey data is wirelessly transmitted to central computer |
DE102006059037A1 (en) * | 2006-12-14 | 2008-06-19 | Volkswagen Ag | Method and device for diagnosing functions and vehicle systems |
US20090043486A1 (en) * | 2007-07-27 | 2009-02-12 | Chaowei Yang | Near Real-time Traffic Routing |
US20100063715A1 (en) * | 2007-01-24 | 2010-03-11 | International Business Machines Corporation | Method and structure for vehicular traffic prediction with link interactions and missing real-time data |
DE102008058495A1 (en) * | 2008-11-21 | 2010-06-24 | Vodafone Holding Gmbh | Method and computer unit for route guidance of road users |
DE102009020054B3 (en) * | 2009-05-06 | 2010-08-26 | Lucia Schaub | Adaptive navigation system for vehicle e.g. passenger car, has storage unit storing vehicle data, where system generates data record that contains maximum length of core at minimum speed, after completion of traffic disturbance |
-
2011
- 2011-09-29 DE DE102011083677A patent/DE102011083677A1/en not_active Ceased
Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
DE10062856A1 (en) * | 2000-12-16 | 2002-06-20 | Daimler Chrysler Ag | Traffic prediction system for individual vehicles uses data captured by vehicle itself and other vehicle data that is analyzed using dynamic traffic prediction algorithm |
DE10204677A1 (en) * | 2002-02-06 | 2003-08-14 | Daimler Chrysler Ag | Driver support system for capture of support data such as position and speed, traffic and travel, weather and environmental information as well as tourist information, whereby information supply is tailored to driver needs |
DE102006052319A1 (en) * | 2006-11-07 | 2008-05-08 | Deutsche Telekom Ag | Method for generating and supplying traffic-related information, involves providing multiple road users with mobile transmitters, with which each individual journey data is wirelessly transmitted to central computer |
DE102006059037A1 (en) * | 2006-12-14 | 2008-06-19 | Volkswagen Ag | Method and device for diagnosing functions and vehicle systems |
US20100063715A1 (en) * | 2007-01-24 | 2010-03-11 | International Business Machines Corporation | Method and structure for vehicular traffic prediction with link interactions and missing real-time data |
US20090043486A1 (en) * | 2007-07-27 | 2009-02-12 | Chaowei Yang | Near Real-time Traffic Routing |
DE102008058495A1 (en) * | 2008-11-21 | 2010-06-24 | Vodafone Holding Gmbh | Method and computer unit for route guidance of road users |
DE102009020054B3 (en) * | 2009-05-06 | 2010-08-26 | Lucia Schaub | Adaptive navigation system for vehicle e.g. passenger car, has storage unit storing vehicle data, where system generates data record that contains maximum length of core at minimum speed, after completion of traffic disturbance |
Non-Patent Citations (6)
Title |
---|
http://de.wikipedia.org/wiki/Floating_Car_Data |
http://de.wikipedia.org/wiki/Sequenzielle_Monte-Carlo-Methode |
http://de.wikipedia.org/wiki/VISSIM |
Hu, J.; Kaparias, I.; Bell, M.G.H.; Spatial economics models for congestion prediction with in-vehicle route guidance. In: IET Intelligent Transport Systems, Vol. 3, Iss. 2, pp. 159-167, 2009. * |
Javed, S. et al.; Computational Simulation of a Macroscopic Traffic Model for Highways in Pakistan. In: IEEE ICMIT, pp. 1182-1187, 2010. * |
Kai, C. and Mo, Z.; Design of Real-time Traffic Information Prediction and Simulation System based on AOSVR and On-line Learning. In: IEEE ICVES, pp. 189-193, 2006. * |
Cited By (64)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103226893A (en) * | 2013-04-10 | 2013-07-31 | 中国科学院计算技术研究所 | Method and simulation system for describing traffic flow behavior based on two-dimensional macroscopic flow model |
CN105474285A (en) * | 2013-09-06 | 2016-04-06 | 奥迪股份公司 | Method, evaluation system and vehicle for predicting at least one congestion parameter |
US9805594B2 (en) | 2013-09-06 | 2017-10-31 | Audi Ag | Method, evaluation system and vehicle for predicting at least one congestion parameter |
WO2015032499A1 (en) * | 2013-09-06 | 2015-03-12 | Audi Ag | Method, evaluation system and vehicle for predicting at least one congestion parameter |
WO2015055780A1 (en) * | 2013-10-16 | 2015-04-23 | Université Du Luxembourg | Traffic control |
EP2881925A1 (en) * | 2013-11-29 | 2015-06-10 | Andreas Kuhn | Motor vehicle |
CN103903430B (en) * | 2014-04-14 | 2015-01-28 | 东南大学 | Dynamic fusion type travel time predicting method with multi-source and isomorphic data adopted |
CN103903430A (en) * | 2014-04-14 | 2014-07-02 | 东南大学 | Dynamic fusion type travel time predicting method with multi-source and isomorphic data adopted |
DE102015001972A1 (en) | 2014-04-28 | 2015-10-29 | Iav Gmbh Ingenieurgesellschaft Auto Und Verkehr | Method and apparatus for testing applications using C2X communication |
DE102015001972B4 (en) | 2014-04-28 | 2023-09-14 | Iav Gmbh Ingenieurgesellschaft Auto Und Verkehr | Method and device for testing applications using C2X communication |
WO2015177023A1 (en) * | 2014-05-23 | 2015-11-26 | Continental Automotive Gmbh | Assistance system for a motor vehicle, and method for controlling a motor vehicle |
CN104408907A (en) * | 2014-10-31 | 2015-03-11 | 重庆大学 | Highway traffic incident duration time prediction method with on-line optimization capability |
CN104408907B (en) * | 2014-10-31 | 2016-07-13 | 重庆大学 | There is the freeway traffic event Duration Prediction method of on-line optimization ability |
DE102014225804A1 (en) | 2014-12-15 | 2016-06-16 | Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft | Assistance in driving a vehicle |
CN107111938A (en) * | 2015-02-24 | 2017-08-29 | 宝马股份公司 | Server, system and method for determining congestion terminal position |
US10495469B2 (en) | 2015-06-23 | 2019-12-03 | Ford Global Technologies, Llc | Rapid traffic parameter estimation |
DE102015213250B4 (en) | 2015-07-15 | 2022-03-24 | Robert Bosch Gmbh | Method of operating a vehicle powered by an internal combustion engine as a function of a distance to a vehicle in front |
CN107924423A (en) * | 2015-12-18 | 2018-04-17 | 株式会社日立制作所 | Model determines that equipment and model determine method |
WO2017149016A1 (en) * | 2016-03-03 | 2017-09-08 | Novero Gmbh | Method and device for generating at least one item of prediction information in a vehicle |
DE102016005580A1 (en) | 2016-05-06 | 2017-11-09 | Audi Ag | Method and system for predicting a driving behavior of a vehicle |
US11842640B2 (en) | 2017-04-25 | 2023-12-12 | Audi Ag | Computing system and method for operating a computing system |
WO2018215419A1 (en) | 2017-05-24 | 2018-11-29 | Continental Automotive Gmbh | Method for predicting at least one traffic light switching status during the journey of a motor vehicle, and control device, motor vehicle, and server device |
DE102017208878A1 (en) | 2017-05-24 | 2018-11-29 | Continental Automotive Gmbh | Method for forecasting at least one traffic light switching state during a journey of a motor vehicle and control device, motor vehicle and server device |
DE102017208878B4 (en) * | 2017-05-24 | 2021-02-25 | Vitesco Technologies GmbH | Method for predicting at least one traffic light switching state while a motor vehicle is traveling, as well as a control device and motor vehicle |
DE102017010294A1 (en) | 2017-11-07 | 2018-05-09 | Daimler Ag | Method for operating a vehicle |
DE102017220420B3 (en) | 2017-11-16 | 2019-04-18 | Continental Automotive Gmbh | Method for generating a traffic information collection, traffic information collection, collection device with a traffic information collection and driver assistance device |
CN108082039A (en) * | 2017-12-06 | 2018-05-29 | 天长市天新电子实业有限公司 | A kind of LED Intelligentized regulating and controlling systems based on information analysis |
CN108099768B (en) * | 2017-12-06 | 2020-08-28 | 天长市天新电子实业有限公司 | LED intelligent regulation and control method with multi-information analysis function |
CN108082039B (en) * | 2017-12-06 | 2020-08-28 | 天长市天新电子实业有限公司 | LED intelligent regulation and control system based on information analysis |
CN108099768A (en) * | 2017-12-06 | 2018-06-01 | 天长市天新电子实业有限公司 | A kind of LED Intelligentized regulating and controlling methods with multi information analytic function |
WO2019162027A1 (en) | 2018-02-22 | 2019-08-29 | Volkswagen Aktiengesellschaft | Swarm-based trajectories for motor vehicles |
DE102018202712A1 (en) | 2018-02-22 | 2019-08-22 | Volkswagen Aktiengesellschaft | Swarm-based trajectories for motor vehicles |
US11460860B2 (en) | 2018-02-22 | 2022-10-04 | Volkswagen Aktiengesellschaft | Swarm-based trajectories for motor vehicles |
US10962381B2 (en) | 2018-11-01 | 2021-03-30 | Here Global B.V. | Method, apparatus, and computer program product for creating traffic information for specialized vehicle types |
US11370411B2 (en) * | 2018-11-30 | 2022-06-28 | Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha | Control device of vehicle |
DE102019102924A1 (en) * | 2019-02-06 | 2020-08-06 | Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft | Method, device, computer program and computer program product for operating a driver assistance function of a vehicle |
DE102019002790A1 (en) * | 2019-04-16 | 2020-08-06 | Daimler Ag | Method for predicting a traffic situation for a vehicle |
US11945450B2 (en) | 2019-04-16 | 2024-04-02 | Mercedes-Benz Group AG | Method for predicting a traffic situation for a vehicle |
DE102019002790B4 (en) | 2019-04-16 | 2023-05-04 | Mercedes-Benz Group AG | Method for predicting a traffic situation for a vehicle |
CN110164128B (en) * | 2019-04-23 | 2020-10-27 | 银江股份有限公司 | City-level intelligent traffic simulation system |
CN110164128A (en) * | 2019-04-23 | 2019-08-23 | 银江股份有限公司 | A kind of City-level intelligent transportation analogue system |
DE102019217282A1 (en) * | 2019-11-08 | 2021-05-12 | Volkswagen Aktiengesellschaft | Process for predicting the driving behavior of other road users |
WO2021234632A1 (en) * | 2020-05-20 | 2021-11-25 | Irider | Vehicle assistive system |
DE102020119861A1 (en) | 2020-07-28 | 2022-02-03 | Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft | Method and assistance device for the iteratively optimized operation of a motor vehicle and motor vehicle |
CN112275647B (en) * | 2020-08-20 | 2023-03-10 | 北京京东乾石科技有限公司 | Cargo conveying system and method and cargo sorting system and method |
CN112275647A (en) * | 2020-08-20 | 2021-01-29 | 北京京东乾石科技有限公司 | Cargo conveying system and method and cargo sorting system and method |
US20220221293A1 (en) * | 2021-01-08 | 2022-07-14 | Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. | Predictable and Delay Tolerant Traffic Management System |
US11852496B2 (en) * | 2021-01-08 | 2023-12-26 | Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. | Predictable and delay tolerant traffic management system |
DE102021201063A1 (en) | 2021-02-04 | 2022-08-04 | Volkswagen Aktiengesellschaft | Method for operating a system for an at least partially assisted motor vehicle, computer program product and system |
DE102021201457B3 (en) | 2021-02-16 | 2022-05-12 | Robert Bosch Gesellschaft mit beschränkter Haftung | Method for locating a motor vehicle |
AT524688B1 (en) * | 2021-05-25 | 2022-08-15 | Avl List Gmbh | METHOD OF PREDICTIVE ESTIMATING A HISTORY |
AT524868A4 (en) * | 2021-05-25 | 2022-10-15 | Avl List Gmbh | METHOD OF PREDICTIVE ESTIMATING A HISTORY |
AT524868B1 (en) * | 2021-05-25 | 2022-10-15 | Avl List Gmbh | METHOD OF PREDICTIVE ESTIMATING A HISTORY |
AT524688A4 (en) * | 2021-05-25 | 2022-08-15 | Avl List Gmbh | METHOD OF PREDICTIVE ESTIMATING A HISTORY |
EP4040421A3 (en) * | 2021-06-18 | 2022-12-07 | Apollo Intelligent Connectivity (Beijing) Technology Co., Ltd. | Method and apparatus for predicting traffic data and electronic device |
DE102021207456A1 (en) | 2021-07-14 | 2023-01-19 | Robert Bosch Gesellschaft mit beschränkter Haftung | Method for at least partially automated driving of a motor vehicle |
DE102021208191A1 (en) | 2021-07-29 | 2023-02-02 | Robert Bosch Gesellschaft mit beschränkter Haftung | Method for at least partially automated driving of a motor vehicle |
US20230136374A1 (en) * | 2021-10-28 | 2023-05-04 | Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. | Monitoring a traffic condition of stopped or slow moving vehicles |
DE102021214759A1 (en) | 2021-12-21 | 2023-06-22 | Robert Bosch Gesellschaft mit beschränkter Haftung | Creating following distance profiles |
DE102022109972A1 (en) | 2022-04-26 | 2023-10-26 | Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft | Method and assistance system for supporting the guidance of a motor vehicle while driving on a multi-lane road and motor vehicle |
CN116859952A (en) * | 2023-08-10 | 2023-10-10 | 上海理工大学 | Vehicle team longitudinal composite control method and system based on second-order continuous sliding mode |
CN117133130A (en) * | 2023-10-26 | 2023-11-28 | 中国市政工程西南设计研究总院有限公司 | Airport road congestion prediction simulation method and system |
CN117451582A (en) * | 2023-10-26 | 2024-01-26 | 中国科学院武汉岩土力学研究所 | Core hydrogen diffusion coefficient simulation calculation method and related equipment |
CN117133130B (en) * | 2023-10-26 | 2024-03-01 | 中国市政工程西南设计研究总院有限公司 | Airport road congestion prediction simulation method and system |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
DE102011083677A1 (en) | Method for predicting traffic conditions for e.g. electric car, involves determining future information for traffic conditions of vehicle based on current state of vehicle and historical data | |
DE102020121865A1 (en) | POTENTIAL COLLISION WARNING SYSTEM BASED ON TRAFFIC PARTICIPANTS | |
DE102012201472A1 (en) | Method for providing parking information on free parking spaces | |
DE112019004832T5 (en) | Operating a vehicle using motion planning with machine learning | |
DE102018128290A1 (en) | METHOD AND DEVICE FOR PRODUCING SCENARIOS AND PARAMETRIC SWEEPS FOR THE DEVELOPMENT AND EVALUATION OF AUTONOMOUS DRIVE SYSTEMS | |
DE102020124983A1 (en) | REAL-TIME VEHICLE INCIDENT RISK FORECAST BASED ON VEHICLE-TO-ALL (V2X) | |
DE102015202367A1 (en) | AUTONOMIC CONTROL IN A SEALED VEHICLE ENVIRONMENT | |
WO2018108559A2 (en) | Storing speed information for predicting a future speed trajectory | |
DE112018000973T5 (en) | Information processing system, information processing method, program and recording medium | |
DE102012016768A1 (en) | Technique for processing cartographic data for determining energy efficient routes | |
DE102018222601A1 (en) | Method and driver assistance system for assisting a driver of a vehicle when driving the vehicle | |
WO2014202362A1 (en) | Method for providing parking information on free parking spaces | |
DE102021112349A1 (en) | VEHICLE OPERATION USING A DYNAMIC ALLOCATION GRID | |
DE112017007882T5 (en) | VEHICLE AND NAVIGATION SYSTEM | |
DE102018100487A1 (en) | OBJECT TRACKING THROUGH UNDUE MONITORING | |
DE112018000975T5 (en) | Information processing system, information processing method and recording medium | |
DE102013000385A1 (en) | Method for determining travel route proposal for upcoming trip, involves providing description of particular traffic event together with typical environment feature given during particular traffic event | |
DE102020103522A1 (en) | VEHICLE CONTROL THROUGH ROAD FRICTION | |
DE102015223656A1 (en) | Driver assistance system and method for lane recommendation | |
Yoshizawa et al. | Analysis of car-following behavior on sag and curve sections at intercity expressways with driving simulator | |
EP0884708A2 (en) | Method and device for traffic condition prognosis | |
DE102018128563A1 (en) | METHOD AND DEVICE FOR AUTONOMOUS SYSTEM PERFORMANCE AND COMPARISON | |
DE112021006846T5 (en) | Systems and methods for scenario-dependent trajectory evaluation | |
DE102018209804A1 (en) | Method and device for predicting a likely driving route for a vehicle | |
DE10108611A1 (en) | Simulation and prediction method for individual motor vehicle movement within a road network, by separation of macroscopic modeling from microscopic or individual vehicle modeling |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
R079 | Amendment of ipc main class |
Free format text: PREVIOUS MAIN CLASS: G01C0021260000 Ipc: G08G0001096700 |
|
R163 | Identified publications notified | ||
R012 | Request for examination validly filed | ||
R002 | Refusal decision in examination/registration proceedings | ||
R003 | Refusal decision now final |