(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
デジタル式位置特定マップにおいて、より高度に自動化された車両、特に高度自動化車両（ＨＡＦ）（２００，２０１）を位置特定するための方法であって、
少なくとも第１のセンサによって、ＨＡＦ（２００，２０１）の環境内の半静的物体（４００，４１０）の特徴を検出するステップＳ１、
半静的物体（４００，４１０）の特徴および車両位置を評価ユニット（３００）に伝送するステップＳ２、
半静的物体（４００，４１０）を分類するステップＳ３であって、分類の結果として半静的物体（４００，４１０）に特徴「半静的」を割り当てる、ステップＳ３、
半静的物体（４００，４１０）の特徴をＨＡＦの局部的環境モデルに送るステップＳ４であって、ＨＡＦ（２００，２０１）の位置および／または接近経路に関してＨＡＦ（２００，２０１）を位置特定するために適したランドマークが半静的物体（４００，４１０）によって覆い隠されているかどうかを、局部的環境モデルを作成する場合にチェックする、ステップＳ４、
局部的環境モデルをデジタル式位置特定マップの形式でＨＡＦ（２００，２０１）に伝送するステップＳ５であって、デジタル式位置特定マップが、ＨＡＦ（２００，２０１）の位置および／または接近経路に関して半静的物体（４００，４１０）によって覆い隠されていない、ＨＡＦ（２００，２０１）を位置特定するために適したランドマークのみを含む、ステップＳ５、および
デジタル式位置特定マップを使用してＨＡＦ（２００，２０１）を位置特定するステップＳ６、
を含み、
ＨＡＦ（２００，２０１）を位置特定するために適した前記ランドマークが前記半静的物体（４００，４１０）によって覆い隠されているか否かは、ＨＡＦ（２００，２０１）から送信される情報によりさらに更新され、ＨＡＦ（２００，２０１）の位置特定は更新された前記ランドマークの属性を用いて行う、
方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法において、
少なくとも１つの第１のセンサが、固定のインフラストラクチャセンサであり、少なくとも１つのインフラストラクチャセンサを、特に街灯または信号機（１５０，１５１，１５２，１５３）に取り付け、および／または少なくとも１つの第１のセンサを前記ＨＡＦ（２００，２０１）に取り付け、および／または少なくとも１つの第１のセンサを別のＨＡＦ（２００，２０１）に取り付ける、方法。
【請求項３】
請求項１または２に記載の方法において、
前記半静的物体（４００，４１０）の特徴は、少なくとも１つの特徴を含み、該少なくとも１つの特徴は、輪郭、地理的位置、色、寸法、空間における向き、速度、および／または加速度状態である、方法。
【請求項４】
請求項１から３までのいずれか１項に記載の方法において、
少なくとも１つのセンサに割り当てられた制御ユニットによって、および／または評価ユニット（３００）によって分類するステップＳ３を行い、半静的物体（４００，４１０）の少なくとも１つの特徴に基づいて分類し、少なくとも１つの特徴は、輪郭、地理的位置、色、寸法、空間における向き、速度、および／または加速度状態である、方法。
【請求項５】
請求項１から４までのいずれか１項に記載の方法において、
前記評価ユニット（３００）が、モバイルエッジコンピューティング・サーバであり、該モバイルエッジコンピューティング・サーバが、特に固定である、方法。
【請求項６】
請求項１から５までのいずれか１項に記載の方法であって、
半静的物体（４００，４１０）の特徴を局部的環境モデルに送るステップＳ４が、半静的物体（４００，４１０）をジオレファレンスするステップを含む、方法。
【請求項７】
請求項１から６までのいずれか１項に記載の方法であって、
前記ステップＳ２，Ｓ５における伝送のそれぞれの方法ステップをそれぞれ無線信号によって行う、方法。
【請求項８】
請求項１から７までのいずれか１項に記載の方法において、
デジタル式位置特定マップを使用して前記ＨＡＦ（２００，２０１）を位置特定するステップＳ６が、ＨＡＦ（２００，２０１）の環境認識センサによって認識される情報をさらに用い、マッチング方法を使用して、認識された前記情報と前記デジタル式位置特定マップとの比較によりＨＡＦ（２００，２０１）の位置特定を行うことを含む、方法。
【請求項９】
デジタル式の位置特定マップにおいて高度自動化車両（ＨＡＦ）を位置特定するためのシステムであって、
ＨＡＦ（２００，２０１）の環境内の半静的物体（４００，４１０）の特徴を検出するように構成された少なくとも第１のセンサと、
半静的物体（４００，４１０）の特徴を評価ユニット（３００）に伝送するように構成された通信インターフェイスと
を含み、
評価ユニット（３００）が、半静的物体（４００，４１０）の分類を行うように構成されており、分類が、分類の結果として半静的物体（４００，４１０）に特徴「半静的」を割り当ることを含み、さらに、半静的物体の特徴をＨＡＦ（２００，２０１）の局部的環境モデルに送るように構成されており、局部的環境モデルが、ＨＡＦ（２００，２０１）を位置特定するために適したランドマークを含み、評価ユニットが、局部的環境モデルを作成する場合に、ＨＡＦの位置および／または接近経路に関して、ＨＡＦ（２００，２０１）を位置特定するために適したランドマークが半静的物体（４００，４１０）によって覆い隠されているかどうかをチェックするように構成されており、ＨＡＦ（２００，２０１）の位置および／または接近経路に関して半静的物体（４００，４１０）によって覆い隠されていない、局部的環境モデル内のランドマークのみを含むように構成されており、さらに通信インターフェイスが、局部的環境モデルをデジタル式位置特定マップの形式でＨＡＦ（２００，２０１）に伝送するように構成されており、
運転者支援システムがＨＡＦ（２００，２０１）の制御部を含み、該制御部が、デジタル式位置特定マップならびにＨＡＦ（２００，２０１）の環境センサを使用してＨＡＦ（２００，２０１）の位置特定を実施するように構成されている、デジタル式位置特定マップにおいて高度自動化車両（ＨＡＦ）を位置特定し、
ＨＡＦ（２００，２０１）を位置特定するために適した前記ランドマークが前記半静的物体（４００，４１０）によって覆い隠されているか否かは、ＨＡＦ（２００，２０１）から送信される情報によりさらに更新され、ＨＡＦ（２００，２０１）の位置特定は更新された前記ランドマークの属性を用いて行う、システム。
【請求項１０】
コンピュータプログラムであって、
該コンピュータプログラムがコンピュータで実行される場合に請求項１から８までのいずれか１項に記載の方法を実施するためのプログラムコードを含むコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、より高度に自動化された、例えば、高度自動化車両（ＨＡＦ）をデジタル式位置特定マップで位置特定するための方法およびシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
車両の自動化レベルの進展に直面して、ますます複雑な運転者支援システムが使用される。このような運転者支援システムおよび機能、例えば、「高度自動運転または完全自動運転では、車両環境の正確な検出を可能にする多数のセンサが車両内で必要とされる。車両をより高度に自動制御するためには、例えば、車線を確実に検出し、検出された車線内で車両を案内することができるようにする必要がある。以下では、「高度自動化」とは、連邦高速道路研究所（ＢＡＳｔ）によれば、システムの責任が増大する自動化された縦方向および横方向の誘導に対応する全ての自動運転レベル、例えば高度自動運転および完全自動運転と理解される。
【０００３】
さらに、例えばレーダセンサ、カメラ、走行動態センサ、ＧＰＳ（Global Positioning System）およびデジタルマップなどの様々な環境認識センサを用いて、いわゆる「環境モデル」を設定することができることが知られており、個々のデータソースよりも高い精度および安全性ならびに大きい視野を得るという目的が最優先される。特に、高度自動運転に関しては、高いシステムロバスト性およびシステム可用性が必要である。今日では、高度自動化車両のための運転者支援システムは、精度、視野、および検出の確実性の向上に重点を置いている。
【０００４】
従来技術は、デジタルマップにおいて高度自動化車両（ＨＡＦ）の位置特定を行う多くの可能性を開示している。これらの可能性には、例えば、十分に正確な位置特定のために必要とされる数もしくは密度のランドマークのみをＨＡＦに送信する方法があり、この方法により、サーバから車両へ送信するデータレートを節約することができるか、または車両における計算の複雑さを低減し、ランタイムを加速することができる。しかしながら、ランドマークが覆い隠されてしまうこともあり、したがってＨＡＦによって認識されない場合があることが欠点であることが判明している。これは、一方では、データの不要な送信につながり、他方では、マッチングのために十分な情報が利用可能ではないので、場合によっては低い位置特定精度につながる。「マッチング」は、検出されたランドマークとマップ内の既存のランドマークとの比較であると理解される。しかしながら、これは、自動運転に必要とされる高いシステム安全性と矛盾する。
【発明の概要】
【０００５】
したがって、本発明の課題は、デジタル式位置特定マップにおいて高度自動化車両（ＨＡＦ）を位置特定するための改善された方法を提供することである。
【０００６】
この課題は、独立請求項のそれぞれの対象によって解決される。本発明の有利な実施形態がそれぞれ従属請求項の対象である。
【０００７】
本発明の一態様によれば、デジタル式位置特定マップにおいて、より高度に自動化された車両、特に高度自動化車両（ＨＡＦ）を位置特定するための方法を提供し、この方法は、
少なくとも第１のセンサによって、ＨＡＦの環境内の半静的物体の特徴を検出するステップＳ１、
半静的物体の特徴および車両位置を評価ユニットに伝送するステップＳ２、
半静的物体を分類するステップであって、分類の結果として半静的物体に特徴「半静的」を割り当てるステップＳ３、
半静的物体の特徴をＨＡＦの局部的環境モデルに送るステップＳ４であって、ＨＡＦの位置および／または接近経路に関してＨＡＦを位置特定するために適したランドマークが半静的物体によって覆い隠されているかどうかを、局部的環境モデルを作成する場合にチェックする、ステップＳ４、
局部的環境モデルをデジタル式位置特定マップの形式でＨＡＦに伝送するステップＳ５であって、デジタル式位置特定マップは、ＨＡＦの位置および／または接近経路に関して半静的物体によって覆い隠されていない、ＨＡＦを位置特定するために適したランドマークのみを含む、ステップＳ５、および
デジタル式位置特定マップを使用してＨＡＦを位置特定するステップＳ６、
を含む。
【０００８】
したがって、本発明によれば、車内の環境認識センサに基づいて車両を位置特定するためのランドマークを検出する、高度自動化車両のための運転者支援システムを開示する。さらにランドマークを分類し、ランドマークには必要に応じて属性「半静的」を割り当てる。原則として、サーバ、必要に応じてバックエンドサーバには、さらに、車両によって送信される情報によって、取り込まれた属性「覆い隠されている」または「見える」についての仮説を更新することができる。デジタル式位置特定マップの形式でＨＡＦに局部的環境モデルを伝送する場合に覆い隠されたランドマークを省略することにより、位置特定のロバスト性もしくは精度を高める。なぜならば、ＨＡＦ運転支援システムおよび割り当てられたＨＡＦの環境認識センサは、この場合に、いずれにせよ目に見えないランドマークを識別し、より広範囲の予想特徴マップと整合させるために計算容量および時間を浪費しないからである。
【０００９】
一実施形態によれば、少なくとも１つの第１のセンサが固定のインフラストラクチャセンサであり、少なくとも１つのインフラストラクチャセンサが、特に街灯または信号機に取り付けられており、および／または少なくとも１つの第１のセンサがＨＡＦに取り付けられており、および／または少なくとも１つの第１のセンサが別のＨＡＦに取り付けられている。
【００１０】
別の実施形態によれば、半静的物体の特徴は、少なくとも１つの特徴を含み、この少なくとも１つの特徴は、輪郭、地理的位置、色、寸法、空間における向き、速度、および／または加速度状態である。
【００１１】
有利には、分類するステップＳ３は、少なくとも１つのセンサに割り当てられた制御ユニットによって、および／または評価ユニットによって行い、分類するステップＳ３は、半静的物体の少なくとも１つの特徴に基づいて行い、この少なくとも１つの特徴は、輪郭、地理的位置、色、寸法、空間における向き、速度、および／または加速度状態である。
【００１２】
好ましくは、評価ユニットは、モバイルエッジコンピューティング・サーバであり、このモバイルエッジコンピューティング・サーバは、特に固定である。
【００１３】
有利な実施形態によれば、半静的物体の特徴を局部的環境モデルに送るステップＳ４は、半静的物体をジオレファレンスするステップを含む。
【００１４】
したがって、特に、運転者支援システムが、大型ごみコンテナ、駐車した車両またはトレーラなどの半静的物体を検出し、分類し、これら物体の輪郭および地理的位置をサーバに伝送するという技術的利点が得られる。次に、サーバは、接近する車両のために、走行した経路および利用可能な車線幾何学形状に基づいて、現在または将来にＨＡＦの環境に現れるランドマークが覆い隠される可能性があるかどうかを計算する。
【００１５】
有利な実施形態では、ステップＳ２，Ｓ５における伝送のそれぞれの方法ステップは、それぞれ無線信号によって行う。
【００１６】
別の実施形態では、デジタル式位置特定マップを使用してＨＡＦを位置特定するステップＳ６は、半静的物体の少なくとも１つの特徴をＨＡＦの環境認識センサによって認識すること、および、ＨＡＦの制御部が、環境認識センサによって認識された少なくとも１つの特徴を位置特性マップの情報と比較するためにマッチング方法を使用することを含む。
【００１７】
本発明の別の対象は、デジタル式位置特定マップにおいて高度自動化車両（ＨＡＦ）を位置特定するためのシステムであり、このシステムは、ＨＡＦの環境内の半静的物体の特徴を検出するように構成された少なくとも第１のセンサを備える。さらにシステムは、半静的物体の特徴を評価ユニットに伝送するように構成された通信インターフェイスを備え、評価ユニットは、半静的物体の分類を行うように構成されている。分類は、分類の結果として半静的物体に特徴「半静的」を割り当てることを含む。さらに評価ユニットは、半静的物体の特徴をＨＡＦの局部的環境モデルに送るように構成されており、局部的環境モデルは、ＨＡＦを位置特定するために適したランドマークを含む。評価ユニットは、局部的環境モデルを作成する場合に、ＨＡＦの位置および／または接近経路に関して、ＨＡＦを位置特定するために適したランドマークが半静的物体によって覆い隠されているかどうかをチェックするように構成されている。さらに評価ユニットは、ＨＡＦの位置および／または接近経路に関して半静的物体によって覆い隠されていない、局部的環境モデル内のランドマークのみを含むように構成されており、さらに通信インターフェイスは、局部的環境モデルをデジタル式位置特定マップの形式でＨＡＦに伝送するように構成されている。さらにシステムは、ＨＡＦの制御部を含み、制御部は、デジタル式位置特定マップならびにＨＡＦの環境センサを使用してＨＡＦの位置特定を実施するように構成されている。
【００１８】
本発明のさらなる対象は、コンピュータプログラムがコンピュータで実行される場合に本発明による方法を実施するためのプログラムコードを含むコンピュータプログラムである。
【００１９】
本発明による解決策によって、特に、ＨＡＦを位置特定する場合のロバスト性もしくは正確性を改善するという技術的利点がもたらされる。一時的に覆い隠されている場合には、サーバと車両との間で伝送されるデータの低減が行われるからである。したがって、いずれにせよ目に見えないランドマークを検出し、それらをより包括的な特徴マップとマッチング／比較することに、車両側で時間および計算容量が浪費されることもない。
【００２０】
別の利点は、マッチングのために常に十分に多くのランドマークを検出することができ、マップ内でこのように利用できることである。さらに、サーバに記憶されているランドマークが覆い隠されている状況を車両のフィードバックに基づいて決定することもでき、これにより、デジタルマップにおける高度自動化車両のさらに確実な位置特定を可能にすることができる。
【００２１】
本発明を主に乗用車に関連して以下に説明するが、本発明は乗用車に限定されず、それぞれの種類の車両、トラックおよび／または乗用車と共に使用することができる。
【００２２】
本発明の他の特徴、用途、および利点は、図面に示す本発明の実施形態の以下の説明から明らかになるであろう。図示した特徴は、説明的な性質のものにすぎず、上述した他の実施形態の特徴と組み合わせて使用することができ、本発明を限定するものではないことに留意されたい。
【００２３】
好ましい実施形態に基づいて本発明を以下に詳細に説明する。同じ特徴には同じ参照符号を使用する。図面は概略的なものである。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】図１は、高度自動化車両（ＨＡＦ）を位置特定するための本発明による方法を使用する道路交通の状況を示す平面図である。
【図２】本発明による方法の実施形態のフロー図である。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
図１は、より高度に自動化された車両、特に高度自動化車両（ＨＡＦ）２００によって通行可能な２つの車線１１０，１２０，１１１，１２１を有する２つの道路区間１００，１０１が交差する交差点１０を示す。交差点１０における交通は、とりわけ、信号機１５０，１５１，１５２，１５３によって規制される。さらに、第１の建物コーナー１８０および第２の建物コーナー１９０が交差点１０の周辺に位置している。この実施形態の範囲では、信号機１５０，１５１，１５２，１５３、建物のコーナー１８０，１９０、および停止線１７０は、ジオレファレンスされた形式で、デジタル式の環境モデルを作成するための永続的なランドマークとして利用可能であることが想定される。
【００２６】
これは、例えば、建物コーナー１８０を検出するために必要な建物コーナー１８０の所定の特徴、ならびに適切な座標系におけるデジタル形式でのこの建物コーナー１８０の位置が、ＨＡＦのための環境モデルを作成するためにデータメモリに記憶されていることを意味する。建物コーナーを検出するために必要な特徴は、例えば、建物コーナーの位置、隣接する壁の寸法または色、垂直方向における建物コーナーの広がりなどである。データメモリは、例えば、局部的な評価ユニット３００、例えば、モバイルエッジコンピューティング・サーバ、またはリモートサーバ（図示しない）としてもよい。例示的な実施形態では、データメモリは局部的な評価ユニット３００の一部であることが想定される。
【００２７】
信号機１５０，１５１，１５２，１５３、建物コーナー１８０，１９０および停止線１７０を永続的なランドマークとして使用することは、これらの位置およびこれらを検出するために必要な特徴をＨＡＦに送信することができることを含む。適切な情報を取得した後には、ＨＡＦの運転者支援システムは、いわゆる「マッチング方法」、および例えばカメラなどの対応する搭載センサを利用して、永続的なランドマークを見つけ、ＨＡＦに対するこれらランドマークの位置を使用して、デジタルマップ内でＨＡＦを位置特定することができる。
【００２８】
さらに、図１は、第１の物体４００および第２の物体４１０を示す。第１物体４００は、例えば、一時的に組み立てられた建設作業用の組立て式コンテナであってもよく、第２物体４１０は、一時的に組み立てられたディスプレイパネルであってもよい。本出願の範囲では、第１物体４００および第２物体４１０は、ＨＡＦ２００の通過の瞬間に関しては不動であるが、適切な永続的なランドマークとして適切な程度に長期間にわたってそれぞれの位置に留まらないので、「半静的物体」と呼ぶ。
【００２９】
図１に示すように、第１物体４００は、ＨＡＦ２００に対して信号機１５２を隠すが、第２物体４１０は、ＨＡＦ２００に対して建物１８０の第１のコーナーを覆い隠し、その結果、ＨＡＦ２００の環境認識センサ、例えばカメラは、原則として、適切な信号機１５２および建物コーナー１８０を永続的なランドマークとして見つけることができない。したがって、信号機１５２および建物コーナー１８０の位置、および位置を検出するために必要な特徴をＨＡＦ２００に伝送することは、評価ユニット３００とＨＡＦ２００との間の不要なデータ交換と、ＨＡＦ２００の周辺の信号機１５２および建物コーナー１８０を検出するための最初から見込みのない試みにおけるＨＡＦ２００の運転者支援システムのセンサおよび計算能力の浪費とを意味するに過ぎない。
【００３０】
これを回避するために、本発明による方法の第１のステップにおいて、半静的物体４００、４１０の特徴を、少なくとも１つの第１センサによってＨＡＦ２００の周辺で検出する（図２も参照されたい）。第１センサは、例えば、街灯または信号機に取り付けられた固定のインフラストラクチャセンサ、またはＨＡＦ２００自体もしくは別のＨＡＦ、例えば、ＨＡＦの環境認識カメラに取り付けられたセンサであってもよい。
【００３１】
半静的物体４００，４１０の特徴は、検出した半静的物体４００，４１０の１つ以上の特徴、すなわち、輪郭、地理的位置、色、寸法、空間内の向き、速度、および／または加速度状態であってもよい。
【００３２】
ステップＳ２において、検出した半静的物体４００、４１０の特徴および車両位置が評価ユニット３００に伝送される。この伝送は、好ましくは、無線信号を介して行い、したがって、評価ユニット３００および第１センサの両方が、対応する通信インターフェイスを有する。
【００３３】
図２に示すステップＳ３は半静的物体４００，４１０の分類を含み、対応する基準が設けられている場合に半静的物体４００，４１０には分類の結果として特徴「半静的」を割り当てる。半静的物体４００，４１０の１つ以上の特徴、すなわち、輪郭、地理的位置、色、寸法、空間内の向き、速度、および／または加速度状態は、記録した物体を「半静的」として分類するための基準としての役割を果たすことができる。
【００３４】
この分類は、検出した半静的物体４００，４１０の特徴および車両位置を評価ユニット３００に送信する前に、少なくとも１つのセンサに割り当てた制御ユニットによって行うこと、および／または半静的物体４００，４１０の特徴ならびに車両位置を受信した後に、評価ユニット３００によって行うことができる。
【００３５】
ステップＳ４において、半静的物体４００，４１０の特徴は、ＨＡＦ２００の局部的環境モデルに送り、ＨＡＦ２００の位置および／または接近経路に関してＨＡＦを位置特定するために適したランドマークが、半静的物体４００，４１０によって覆い隠されているかどうかを、局部的環境モデルの作成時にチェックする。図４の例では、第１物体４００および第２物体４１０が半静的物体として分類される。局部的環境モデルが評価ユニット３００および関連するチェックによって作成される場合に、第１物体４００がＨＡＦ２００に対して信号機１５２を覆い隠し、第２物体４１０がＨＡＦ２００に対して第１建物コーナー１８０を覆い隠すと判定する。
【００３６】
半静的物体４００，４１０の特徴を局部的環境モデルに伝送するステップＳ４は、好ましくは、半静的物体４００，４１０をジオレファレンスするステップを含む。
【００３７】
したがって、ステップＳ５でデジタル式の位置特定マップの形式でＨＡＦ２００に伝送する局部的環境モデルは、ＨＡＦ２００の位置および走行軌跡に関して、半静的物体４００，４１０によって覆い隠されていない永続的なランドマークとして、信号機１５０，１５１，１５３、ならびに第２建物コーナー１９０および停止線１７０に関する情報のみを含む。
【００３８】
ステップＳ６において、ＨＡＦ２００の運転者支援システムは、次いで、デジタル式位置特定マップを使用してＨＡＦ２００を位置特定し、この場合、伝送された永続的なランドマーク、および全地球測位システム（ＧＰＳ）などの他の位置特定情報の両方を使用する。
【００３９】
永続的なランドマークを識別するために、デジタル式位置特定マップを使用してＨＡＦ２００を位置特定するステップＳ６は、好ましくは上述のように、半静的物体４００，４１０の少なくとも１つの特徴をＨＡＦ２００の環境認識センサによって認識すること、およびＨＡＦ２００の運転者支援システムまたは制御部がマッチング方法を使用して、環境認識センサシステムによって認識された少なくとも１つの特徴を位置特定マップの情報と比較すること、を含む。
【００４０】
上述のように、図１は、デジタル式位置特定マップにおいてＨＡＦ２００を位置特定するためのシステムも示しており、このシステムは、
ＨＡＦ２００の環境内の半静的物体４００，４１０の特徴を検出するように構成された少なくとも１つの第１のセンサ、および
半静的物体４００，４１０の特徴を評価ユニット３００に伝送するように構成された通信インターフェイスを含み、
評価ユニット３００が、半静的物体４００，４１０の分類を行うように構成されており、分類は、分類の結果として特徴「半静的」を半静的物体４００，４１０に割り当てることを含み、
さらに、半静的物体４００，４１０の特徴をＨＡＦ２００の局部的環境モデルに送るように構成されており、局部的環境モデルは、ＨＡＦ２００を位置特定するために適切なランドマークを含み、評価ユニット３００は、局部的環境モデルを作成する場合に、ＨＡＦ２００を位置特定するために適切なランドマークがＨＡＦ２００の位置および／または接近経路に関して半静的物体４００，４１０によって覆い隠されているかどうかをチェックするように構成されており、ＨＡＦ２００の位置および／または接近経路に関して半静的物体４００，４１０によって覆い隠されていないランドマークのみが局部的環境モデルに取り込まれるように構成されており、通信インターフェイスは、さらに、デジタル式位置特定マップの形式の局部的環境モデルをＨＡＦ２００に伝送するように構成されており、
ＨＡＦ２００の運転者支援システムまたは制御部は、ＨＡＦ２００のデジタル式位置特定マップおよび環境認識センサを使用してＨＡＦ２００の位置特定を実施するように構成されている。
【００４１】
本発明は、上記の記述し図示した実施形態に限定されない。すなわち、本発明は、特許請求の範囲によって定めた本発明の範囲内で専門的な全ての構成を包含する。
【００４２】
上記の記述し図示した実施形態に加えて、特徴のさらなる変更ならびに組み合わせを含んでもよい他の実施形態も可能である。
【図１】
0006910452.tif 000002
【図２】
0006910452.tif 000003