(57)【要約】  本発明は、追越確率コレクション（１）を生成する方法であって、地理的位置（４）における少なくとも１つの区間（３）を通過する複数の自動車（９、１２）のそれぞれの走行経過（１１、１３）を検出するステップと、・それぞれの自動車（９、１２）を、それぞれの走行経過（１１、１３）に基づいて、追越を行う車両（１５）または追越を行わない車両（１６）に対応付けるステップと、・追越を行う車両（１５）と、追越を行わない車両（１６）との間の比（１７）を特定するステップと、・地理的位置（４）における区間（３）についての追越確率（１８）として、比（１７）を追越確率コレクション（１）に入力するステップと、を有する方法に関する。
2020520025.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
追越確率コレクション（１）を生成する方法であって、
地理的位置（４）における少なくとも１つの区間（３）を通過する複数の自動車（９、１２）のそれぞれの走行経過（１１、１３）を検出するステップと、
それぞれの前記自動車（９、１２）を、それぞれの前記走行経過（１１、１３）に基づいて、追越を行う車両（１５）または追越を行わない車両（１６）に対応付けるステップと、
前記追越を行う車両（１５）と、前記追越を行わない車両（１６）との間の比（１７）を特定するステップと、
前記地理的位置（４）における前記区間（３）についての追越確率（１８）として、前記比（１７）を前記追越確率コレクション（１）に入力するステップと、
を有する、方法。
【請求項２】
それぞれの前記走行経過（１１、１３）を前記検出するときに、それぞれの前記走行経過（１１、１３）を検出したそれぞれ１つの時刻（１９、２０）を検出し、前記時刻（１９、２０）に基づいて前記自動車（９、１２）を時刻クラス（２１、２２）に分類し、それぞれ１つの時刻クラス依存の比（２３）を特定し、前記区間（３）について、それぞれの前記時刻クラス依存の比（２３）を前記追越確率コレクション（１）に入力する、ことを特徴とする、請求項１記載の方法。
【請求項３】
それぞれの前記走行経過（１１、１３）を前記検出するときに、それぞれの前記走行経過（１１、１３）を検出したそれぞれ１つの天候条件（２４、２５）を検出し、前記天候条件（２４、２５）に基づいて前記自動車（９、１２）を天候条件クラス（２６、２７）に分類し、それぞれ１つの天候条件クラス依存の比（２８）を特定し、前記区間（３）について、それぞれの前記天候条件クラス依存の比（２８）を前記追越確率コレクション（１）に入力する、ことを特徴とする、請求項１または２記載の方法。
【請求項４】
それぞれの前記走行経過（１１、１３）を前記検出するときに、それぞれの前記走行経過（１１、１３）を検出したそれぞれ１つの視界条件（２９、３０）を検出し、前記視界条件（２９、３０）に基づいて前記自動車（９、１２）を視界条件クラス（３１、３２）に分類し、それぞれ１つの視界条件クラス依存の比（３３）を特定し、前記区間（３）について、それぞれの前記視界条件クラス依存の比（３３）を前記追越確率コレクション（１）に入力する、ことを特徴とする、請求項１から３までのいずれか１項記載の方法。
【請求項５】
種々異なる地理的位置（４）における複数の種々異なる区間（３）において、複数の前記自動車（９、１２）のそれぞれの前記走行経路（１１、１３）を検出し、種々異なる前記区間（３）について複数の前記比（１７）を特定し、種々異なる前記地理的位置（４）において、複数の前記比（１７）を有する追越確率地図（３４）を作成する、ことを特徴とする、請求項１から４までのいずれか１項記載の方法。
【請求項６】
自動車（３９）の運転者（３８）の個別の追越挙動と、前記追越確率コレクション（１）の前記追越確率（１８）とを比較し、追越確率クラス（４０）と、追越過程（４２）において前記運転者（３８）がどの程度リスクをいとわないかを表す、クラス固有の運転スタイル値（４１）との比較に基づいて、前記運転者（３８）を割り振る、ことを特徴とする、請求項１から５までのいずれか１項記載の方法。
【請求項７】
自動車（４７）の制御装置（５２）を動作させる方法であって、
少なくとも１つの入力された追越確率（１８）を有する追越確率コレクション（１）に基づいて生成される追越確率地図（３４）を前記自動車（４７）によって読み込み、
追越を行う車両（１５）と、追越を行わない車両（１６）との間の比（１７）に基づいて前記追越確率（１８）を特定し、前記追越確率地図（３４）に依存して前記自動車（４７）の制御信号（５４）を出力する、方法。
【請求項８】
自動車（４７）の制御装置（５２）を動作させる方法であって、
少なくとも１つの入力された追越確率（１８）を有する追越確率コレクション（１）に基づいて生成される、運転スタイル値（４１）を前記自動車（４７）によって読み込み、
追越を行う車両（１５）と、追越を行わない車両（１６）との間の比（１７）に基づいて前記追越確率（１８）を特定し、前記運転スタイル値（４１）に依存して前記自動車（４７）の制御信号（５４）を出力する、方法。
【請求項９】
前記制御信号（５４）により、前記自動車（４７）のメインエネルギ蓄積器（５０）の目標充電状態値（５５）および／または前記メインエネルギ蓄積器（５０）の目標温度（５６）および／または駆動ユニット（５１）の目標駆動トルク（５７）を設定する、ことを特徴とする、請求項７または８記載の方法。
【請求項１０】
前記自動車（４７）により、前記制御信号（５４）に依存して、前方を走行する目標車両（４９）を追い越す、ことを特徴とする、請求項７から９までのいずれか１項記載の方法。
【請求項１１】
前記追越時に、前記自動車（４７）の操舵角および／または前記目標車両（４９）との間隔および／または方向指示ユニットの起動状態を考慮する、ことを特徴とする、請求項１０記載の方法。
【請求項１２】
請求項１から６までのいずれか１項記載の方法にしたがって生成される追越確率コレクション（１）を有する追越確率コレクション装置（２）。
【請求項１３】
メインエネルギ蓄積器（５０）と、駆動ユニット（５１）とを備えた自動車（４７）の追越過程（４２）を少なくとも準備する制御装置（５２）であって、前記制御装置（５２）は、請求項７から１１までのいずれか１項にしたがって出力される制御信号（５４）によって駆動制御されるように構成されているインタフェース（５３）を有する制御装置（５２）。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、追越確率コレクションを生成する方法に関する。さらに、本発明は、自動車の制御装置を動作させる方法と、対応する追越確率コレクションを備えた追越確率コレクション装置と、メインエネルギ蓄積器および駆動ユニットを備えた自動車の追越過程を少なくとも準備する対応する制御装置とに関する。
【０００２】
本発明の根底にある着想は、今日のハイブリッド車両では、一般に、電動機械もしくは付加的な電気的なトルクを付加的に接続することより、快適機能として、追越過程をサポートすることである。動作ストラテジにとって重要であるのは、追越過程を予測することである。というのは、これにより、この追越過程の前に適時に電動機械のトルクを減少させることができるため、追越過程の開始時には電動機械の十分に大きなトルクが供給されるからである。さらに、この予測によって可能にすることができるのは、電動機械が、追越過程中に過熱せず、また車両の電気エネルギ蓄積器のエネルギ容量が、追越過程に十分であるようにすることである。
【０００３】
一般に、追越過程は、例えば、ウィンカの操作、操舵角、より低い変速段へのシフトダウン、前方を走行する車両との間隔、または前方を走行する車両に対する相対速度のような車両内部のセンサ信号を評価することによって予測される。これらの車両内部の信号は、追越確率を計算するために使用される。この追越確率に基づいて、ハイブリッド車両の動作ストラテジが適合される。
【０００４】
本発明の課題は、追越確率コレクションをより確実に生成し、かつ／または自動車をより確実に動作させることができる可能性を提示することである。
【０００５】
この課題は、独立請求項に記載された方法と、追越確率コレクション装置と、制御装置とによって解決される。
【０００６】
本発明による方法では、追越確率コレクションが生成される。ここでは以下のステップを実行する。すなわち、
・地理的位置における少なくとも１つの区間を通過する複数の自動車のそれぞれの走行経過を検出するステップと、
・それぞれの自動車を、それぞれの（実際の）走行経過に基づいて、追越を行う車両および／または追越を行わない車両に対応付けるステップと、
・追越を行う車両（もしくはその個数）と、追越を行わない車両（もしくはその個数）との間の比を特定するステップと、
・地理的位置における区間についての追越確率として、比（またはこの比を表す値）を追越確率コレクションに入力するステップと、を実行する。
【０００７】
本発明の根底にある知識は、自動車の追越過程を個別に実行することである。自動車の一運転者の追越習慣は、例えば、別の自動車の別の運転者の追越習慣とは異なる。この追越習慣は、さらに、運転者の状況に依存し、また交通量にも依存し得る。運転者は、週末には、平日に仕事に向かう時よりも追い越す傾向が少ないことがあり得るのであり、さらに追越傾向は、運転者個別に、交通量にも依存し得る。さらに、例えば、わずかな自動車だけが追越を行う区間もあり、比較的多くの自動車が追越を行う区間もある。地図データに基づくだけでは、この情報を高い精度で検出することはできない。地図には、一般に、建物は示されておらず、またトウモロコシ畑または樹木によって生じ得る視界条件は示されていない。本発明では、この情報は、複数の自動車を観察することによって収集され、追越確率コレクションに、特にデータベースに追加される。したがって本発明において、追越確率コレクションは、経験的に生成される。これにより、より個別的に、かつより正確に追越確率を特定することができる。
【０００８】
ここではそれぞれの走行経過を検出する。このことが意味するのは、例えば、それぞれの自動車の走行軌跡（区間に対する軌跡、追い越される車両に対する軌跡および／または時間的な操舵経過）を検出することである。しかしながら走行経過は、例えば、それぞれの自動車が、点状に位置する位置だけに基づいて追跡され、その際に、自動車が、別の自動車の前方に（または隣に）入ることが確認されることによって検出されることも可能である。したがって、例えば、識別番号により、特にこの自動車の、またはこの自動車の運転者の移動無線ユニットの識別番号により、これらの自動車を検出することができる。しかしながら走行経過は、例えば、リモートセンシングデータにおいて、例えば空中写真または衛星画像において検出することも可能である。このために、例えば、画像もしくは連続画像からこれらの自動車を抽出することが可能である。これらの自動車は、例えば、ナビゲーション衛星受信器も装備しており、それらの位置を受信装置に伝送可能である。この場合には複数の位置に基づいて、走行経過を特定することができる。
【０００９】
走行経過は、さらに、別の車両により、例えば、この別の車両の、特に、追越を行う車両に後続する車両のセンサデータを用いて、かつ／またはカメラ信号を用いて検出することが可能である。言い換えると、追越過程は、後続車によって検出することも可能であり、例えば、特に、運転支援システムに属しておりかつ前方を走行する車両のレーンキープ挙動もしくは追越挙動を特定することができるそのカメラシステムまたはセンサによって検出することも可能である。
【００１０】
追越過程の特定は、補足的または択一的には、それぞれの自動車の少なくとも１つのセンサの複数のセンサデータを評価することによってこの自動車自体で行うことも可能である。したがってこの評価により、例えば、それぞれの自動車がどのような場合に追越を行い、またどのように場合に追越を行わないかを特定することができる。これらのセンサデータは、例えば、アクセルペダル位置、操舵角、方向指示器の状態および／または周囲環境情報、特に、レーダセンサデータおよび／またはレーザスキャナデータおよび／またはカメラ、特にステレオカメラにより、設定することが可能である。
【００１１】
ここでは、評価のために、自動車によって検出したセンサデータを車両外部の装置、特に追越確率コレクション装置に、または少なくとも１つの別の自動車に送信するように規定することも可能である。しかしながら、センサデータを検出したそれぞれの自動車においてこの評価を行い、好適には、評価結果だけを車両外部の装置に伝送することも可能である。
【００１２】
複数の自動車（追越を行わない複数の車両および追越を行う複数の車両、もしくは場合によっては追越過程が観察される複数の車両）は、例えば、車隊であってよい。
【００１３】
それぞれの走行経過に基づいて特定されるのは、それぞれの自動車が、この区間において別の自動車または別の交通参加者を追い越したか否かである。このことは、例えば、２つの自動車から成る順序を区間の開始部で検出し、２つの自動車から成るこの順序をこの区間の終了部で再度検出することによって確認することが可能である。この順序が変更された場合、最初に２番目の位置にあり、いまや１番目の位置にある自動車、すなわち別の自動車の傍らを通過したはずである自動車は、追越を行う車両のクラスに対応付けられる。自動車の順序がこの区間において変更されなかった場合、この自動車は、特に、追越を行わない車両に対応付けられる。
【００１４】
特に、追越を行う車両の個数と、追越を行わない車両の個数の間で比を特定する。この比は、特に、追越を行う車両の個数と、追越を行わない車両の個数との間の数値的な関係であり、すなわち、例えばパーセント値である。しかしながらこの比は、重み値に依存して特定することも可能である。
【００１５】
この比により、特に、複数の自動車のいくつの自動車が、この地理的位置におけるこの区間において追越を行うかということについての情報が与えられる。この場合に、この比は、この区間についての追越確率として追越確率コレクションに入力される。この入力は、例えば、データベースエントリとして行うことが可能である。
【００１６】
好適には規定されるのは、それぞれの走行経過を検出するときに、それぞれの走行経過を検出したそれぞれ１つの時刻を検出し、この時刻に基づいて自動車を時刻クラスに分類し、それぞれ１つの時刻クラス依存の比を特定し、この区間について、それぞれの時刻クラス依存の比を追越確率コレクションに入力することである。時刻は、特に、時計の示す時刻である。しかしながら時刻により、特定の時間区間または週日またはシーズンまたは多種多様な時間的なデータを規定することも可能である。時刻依存の比により、例えば、時刻によって異なる追越挙動を検出することができる。したがって、例えば、通行量の多いラッシュアワーには、例えば、通勤ラッシュがそのピーク点に到達する早朝および夕方には、別の時刻の場合よりも頻繁に追越が行われ得る。時刻クラス依存の比は、例えば、時間に依存しない比に補足的に、またはこれとは択一的に追越確率コレクションに入力可能である。
【００１７】
さらに、好適に規定されるのは、それぞれの走行経過を検出するときに、それぞれの走行経過を検出したそれぞれ１つの天候条件を検出し、この天候条件に基づいて自動車を天候条件クラスに分類し、それぞれ１つの天候条件クラス依存の比を特定し、この区間について、それぞれの天候条件クラス依存の比を追越確率コレクションに入力することである。この天候条件により、例えば、気温、車道温度、降雨状態、雪の天候状態、明るさの状態、霧模様状態、車道状態、特に濡れた車道または凍結した車道が表される。好適には、検出した自動車を分類することが可能な複数の天候条件クラスが存在する。天候条件クラス依存の比は、ここでも、天候条件に依存しない比に補足的に、またはこれとは択一的に追越確率コレクションに入力可能である。
【００１８】
さらに、好適に規定されるのは、それぞれの走行経過を検出するときに、それぞれの走行経過を検出したそれぞれ１つの視界条件を検出し、この視界条件に基づいて自動車を視界条件クラスに分類し、それぞれ１つの視界条件クラス依存の比を特定し、この区間について、それぞれの視界条件クラス依存の比を追越確率コレクションに入力することである。この視界条件により、実際の周囲環境状態において、自動車の運転者がどの程度遠くを見ることができるかが表される。したがって、例えば、霧が発生していることにより、視距離が損なわれ、このため、霧の際に追越を行う自動車は、例えば、霧がない視界条件において追越を行う自動車とは、異なる視界条件クラスに分類される。視界条件は、例えば、明るさ、雨、降雪または光の影響が変化することによっても変わり得る。視界条件は、自動車の周囲環境検出センサが、周囲環境領域をどの程度遠くまで検出できるかを表すことも可能である。
【００１９】
さらに、好適に規定されるのは、種々異なる地理的位置における複数の種々異なる区間において、複数の自動車のそれぞれの走行経路を検出し、種々異なる区間について複数の比を特定し、種々異なる地理的位置において複数の比を有する追越確率地図を作成することである。追越確率地図により、追越確率としての複数の比を視覚化可能である。さらに、この追越確率地図により、少なくとも１つの地理情報システムの少なくとも１つの属性を追越確率に追加可能である。したがって、例えば、道路属性を追越確率地図に追加可能である。この場合に道路属性は、例えば、どの道路カテゴリが、この区間に対応付けられているか、またはこの区間が、どの改修状態にあるかを表すことができる。したがって区間は、例えば、損傷した車線を有するか、または工事中もしくは修理中の状態である可能性がある。追越確率地図により、特に、一般的な追越確率が提供される。このことが意味するのは、自動車が、例えば、追越確率地図に含まれる区間上を移動する場合、この区間について追越確率を出力できることであり、ここでこの追越確率は、この自動車に対し、実際位置において、追越確率地図から実際に設定される追越確率である。自動車が、追越確率地図のどこにあるかは、例えば、ＧＮＳＳ受信器（ＧＮＳＳ−global navigation satellite system）によって特定することが可能である。
【００２０】
さらに、好適に規定されるのは、自動車の運転者の個別の追越挙動と、特に、追越確率コレクションの残りの追越確率とを比較し、特に位置に依存しない追越確率クラスと、追越過程において運転者がどの程度リスクをいとわないかを表す、運転クラス固有の運転スタイル値との比較に基づいて、運転者を割り振ることである。したがって、例えば、運転者の実際の運転挙動もしくは追越挙動と、追越確率コレクションからの追越確率とを比較することにより、運転者に走行スタイル値を割り振ることができる。この運転者が、例えば、地理的位置における区間を走行すると、この運転者が、複数の自動車に対してどのように挙動するかを追越確率コレクションから識別することができる。次にこれを、特に種々異なる複数の区間において比較すると、位置に依存しない追越確率クラスに運転者を割り振ることができる。この場合に追越確率クラスは、例えば、運転者が、リスクをいとわない、すなわち追越を好む運転者であるか、または安全性を意識している、すなわちあまり追越を好まない運転者であるかを示す。したがって、例えば、複数の追越確率クラスが存在することが可能であり、それぞれの追越確率クラスには、特に、異なる運転スタイルが割り振られる。運転スタイル値は、追越過程時に運転者がどの程度リスクをいとわないかを示す。運転スタイル値は、例えば、重み係数であってよい。この場合に運転スタイル値には、例えば、追越確率を算術的に組み合わせることが可能である。運転スタイル値の利点は、適用のために自動車の実際位置がもはや必要でないことである。運転スタイル値により、安全性を意識した運転者として運転者を段階付けすることができ、将来の追越過程に対し、この段階付けに基づいて自動車を動作させることができる。自動車の位置は、特に、追越確率コレクションとの比較を行うために、個別の追越挙動を特定するときにだけ用意される。この場合に運転スタイル値は、位置に依存しない。すなわち位置がわからなくても利用可能である。
【００２１】
本発明は、自動車の制御装置を動作させる方法にも関する。追越確率の集計に関する前述の方法とは異なり、以下に説明する方法は、相補的に、追越過程をサポートするために、収集したこのデータを利用することに関する。この方法では、追越確率地図を自動車によって読み込む。追越確率地図は、少なくとも１つの入力された追越確率を有する追越確率コレクションに基づき、特に、前に説明した方法にしたがって生成される。ここでも追越を行う車両と、追越を行わない車両との間の比に基づいて追越確率を特定し、特にここでも前に説明した方法にしたがって特定する。追越確率地図に依存して自動車の制御信号を出力する。
【００２２】
追越確率地図の読み込みは、例えば、追越確率地図が記憶されている自動車内部の記憶装置から行うことが可能である。しかしながら、追越確率地図は、追越確率地図が記憶されている自動車外部のサーバから読み込むことも可能である。この場合にこの自動車は、好適には、この自動車外部のサーバに無線接続されている。
【００２３】
この場合、制御信号により、例えば、自動車の運転者に指示を出力するか、または自動車の駆動系の少なくとも１つのコンポーネントに制御介入を行うことが可能である。
【００２４】
さらに、本発明は、自動車の制御装置を動作させる方法であって、少なくとも１つの入力された追越確率を有する追越確率コレクション基づいて生成される、運転スタイル値、すなわち数値または運転スタイルを特徴付ける別のシンボルを自動車によって読み込み、
追越を行う車両と、追越を行わない車両との間の比に基づいて追越確率を特定し、運転スタイル値に依存して自動車の制御信号を出力する方法に関する。
【００２５】
ここでも運転スタイル値は、追越過程時に自動車の運転者が、どの程度リスクをいとわないかを表す。この運転スタイル値は、例えば、ここでも自動車内部の記憶装置から読み込むことが可能であるか、または自動車のホイールに接続されている車両外部の装置から読み出すことが可能である。
【００２６】
ここでも制御信号により、運転者に指示を出力するか、または制御信号に依存して自動車の駆動系のコンポーネントを制御することが可能である。
【００２７】
特に、制御信号に依存して自動車を少なくとも半自律式に動作させることが可能である。
【００２８】
好適に規定されるのは、制御信号により、自動車のメインエネルギ蓄積器の目標充電状態値および／または目標温度および／または駆動ユニットの目標駆動トルクを設定することである。制御信号により、例えば、目標充電状態値または少なくとも１つの目標充電状態範囲を設定することができ、これにより、例えば、間近に迫った追越操作のために十分なエネルギが供給される。したがって、例えば、内燃機関によってエネルギ蓄積器を再充電することができ、これにより、このエネルギ蓄積器が、追越過程のために電動モータ用の十分なエネルギを供給できるか、または追越過程の前に自動車をより倹約的に動作させることができる。特にメインエネルギ蓄積器の目標温度を制御信号によって設定することも可能である。これにより、例えば、追越確率地図および／または運転スタイル値に基づいて識別されかつ間近に迫った追越過程に自動車を備えさせることが可能である。追越過程時には、一般に、利用可能な出力の最大値まで少なくとも一時的に引き出されるため、追越過程用のエネルギを望み通りに供給できるようにするために、メインエネルギ蓄積器は、追越過程の前に目標温度もしくは温度限界値を下回る温度を有する必要がある。すなわち、特に、追越確率地図および／または運転スタイル値に基づいて追越過程が間近に迫っていると識別される場合には、補足的または択一的に、駆動ユニットの目標駆動トルクおよび制御信号を設定することも可能である。
【００２９】
上記の自動車は、特に、電動モータおよび内燃機関を備えたハイブリッド車両として構成されている。エネルギ蓄積器は、特に電動モータ用に設けられている。駆動ユニットは、好適には、電動モータとして構成されている。制御信号により、間近に迫った追越過程に自動車を備えさせることが可能である。
【００３０】
さらに、好適に規定されるのは、上記の自動車により、制御信号に依存して、前方を走行する目標車両を追い越すことである。これにより、追越過程が少なくとも部分的に制御信号に依存するように、制御信号により、自動車を制御することも可能である。例えば、少なくとも半自律式に自動車を動作させることが可能であり、すなわち、例えば、制御信号を用いて、自動車の加速装置または減速装置に介入することが可能である。
【００３１】
さらに、好適に規定されるのは、追越時に自動車の操舵角および／または目標車両との間隔および／または方向指示ユニットの起動状態を考慮することである。操舵角、間隔および方向指示ユニットの起動状態のような別の車両内部の信号を評価することにより、追越確率地図および／または運転スタイル値に依存して行われる追越過程を、ここでもより確実に行うことが可能である。すなわち、操舵角および／または間隔および／または方向指示ユニットの起動状態により、追越確率を適合させることができ、それ故にそれぞれの実際の状況に対してさらにより正確に追越確率を予測することができる。
【００３２】
本発明は、本発明による方法にしたがって生成される追越確率コレクションを有する追越確率コレクション装置にも関する。この追越確率コレクション装置は、特に、車両外部のサーバとして構成されている。このサーバは、例えば、複数の分散型サーバユニットから構成することが可能であるが、またはただ１つのユニットとして集中型で設けることも可能である。
【００３３】
追越確率コレクション装置は、特に、インタフェースを有し、少なくとも１つの自動車は、このインタフェースと無線接続もしくはコネクションを形成することができ、このインタフェースを介して、追越確率コレクションのデータの少なくとも一部分を伝送することができる。
【００３４】
追越確率コレクションは、特にデータベースとして構成されている。
【００３５】
本発明は、メインエネルギ蓄積器と、駆動ユニットとを備えた自動車の追越過程を少なくとも準備する制御装置にも関し、この制御装置は、制御装置を動作させる本発明による方法の制御信号によって駆動制御されるように構成されているインタフェースを有する。
【００３６】
上記の自動車は、好適には、電動モータおよび内燃機関を備えたハイブリッド車両として構成されている。
【００３７】
本発明による方法の有利な実施形態は、追越確率コレクション装置または制御装置の有利な実施形態とみなすことが可能である。
【００３８】
本発明の別の特徴は、請求項と、図面と、図面の説明とから明らかになる。この明細書において上で挙げた特徴および特徴の組み合わせ、ならびに図面の説明において以下で挙げられる、かつ／または図面だけにおいて示される特徴および特徴の組み合わせは、それぞれ示した組み合わせだけではなく、本発明の枠を逸脱することなく、別の組み合わせでも、または単独でも使用可能である。
【００３９】
以下、概略図面に基づいて本発明の実施例を詳しく説明する。
【図面の簡単な説明】
【００４０】
【図１】追越確率コレクションを生成する、本発明による方法の一実施例の概略図である。
【図２】追越確率コレクションに基づいて追越確率地図を生成し、かつ／または自動車の運転者を追越確率クラスに割り振る方法の概略図である。
【図３】追越確率地図および／または運転スタイル値に依存して制御信号を出力する制御装置を動作させる、本発明による方法の一実施例の概略図である。
【００４１】
図面において同じ要素または機能が同じ要素には、同じ参照符号が付されている。
【００４２】
図１には、追越確率コレクション１を生成する仕方が例示的に示されている。追越確率コレクション１は、特にデータベースとして、例えばリレーショナルデータベースとして構成されており、この実施例によれば、追越確率コレクション装置２に記憶されている。追越確率コレクション装置２は、例えば、サーバとして構成されている。追越確率コレクション装置２は、例えば、集中型または分散型に構成することが可能であり、これにより、追越確率コレクション装置２は、例えば、種々異なる地理的位置に設けられている種々異なる部分ユニットを有する。追越確率コレクション装置２は、バックエンドと称することも可能である。
【００４３】
ここでは、地理的位置４における区間３が示されている。区間３は、第１時点５および第２時点６において示されている。この実施例によれば、第１時点５と、第２時点６とは異なる。区間３は、特に、例えば、この実施例において示したように、第１レーン７および第２レーン８を有する任意の道路区間である。第１レーン７および第２レーン８は、反対方向の通行用に構成することが可能であり、または同じ方向の通行用に構成することも可能である。
【００４４】
区間３には、第１時点５に第１自動車９が示されている。さらに区間３には、第１時点５に第１目標車両１０が示されている。第１目標車両１０は、第１自動車９の前方に配置されており、この実施例では、自動車９と同じ方向に移動する。
【００４５】
第１自動車９において、第１走行経過１１が検出される。第１走行経過１１は、例えば、第１自動車９の走行軌跡であってよいが、または第１自動車９と第１目標車両１０との間の単なる位置関係もしくは順序であってよい。第１走行経過１１に基づき、第１自動車９が、第１目標車両１０を追い越すか否かを特定することができる。
【００４６】
区間３では、第２時点６に第２自動車１２が走行している。第２自動車１２は、第１自動車９と異なっていてよく、または同じであってよい。しかしながら好適には、第２自動車１２は、第１自動車９とは異なる。第２自動車１２は、第１走行経過１１と同様に、第２走行経過１３を有する。第２走行経過１３に基づいて識別されるのは、第２自動車１２が第２目標車両１４を追い越すことである。
【００４７】
第１自動車９および第２自動車１２により、複数の自動車が存在する。しかしながら、区間３における別の自動車から複数の走行経過を検出することも可能である。
【００４８】
次にそれぞれの走行経過１１、１３に基づいて、自動車９、１２は、追越を行う車両クラス１５か、または追越を行わない車両クラス１６に対応付けられる。図１の実施例によれば、第１自動車９は、例えば、追越を行わない車両クラス１６に対応付けられるのに対し、第２自動車１２は、追越を行う車両クラスに対応付けられる。それぞれのクラス１５、１６への対応付けは、特に、追越確率コレクション装置２において行われる。好適には、その後、走行経過１１、１３を追越確率コレクション装置２に伝送する。しかしながらそれぞれの自動車９、１２それ自体において、それぞれのクラス１５、１６への対応付けを行うことも可能であり、これにより、それぞれのクラス１５、１６だけを追越確率コレクション装置２に伝送する。
【００４９】
特に、それぞれの走行経過１１、１３またはそれぞれのクラス１５、１６も伝送するために、自動車９、１２と、追越確率コレクション装置２とを接続することができる。
【００５０】
しかしながら追越を行う車両１５および追越を行わない車両１６についての情報は、例えば、移動無線データ、または自動車間の追越過程を跡付け可能なその他の特徴に基づいて特定することも可能である。すなわち、自動車９、１２が、追越確率コレクション装置２にもはやまったく接続されていないケースもあり得る。というのは、追越状態についての自動車９、１２についての情報は、車両外部の監視により、例えばリモートセンシングの手法により、受け取られるからである。
【００５１】
追越を行う車両１５と、追越を行わない車両１６との間では、比１７が特定される。この比１７は、例えば、百分率の値であってよい。さらに、比１７は、区間３についての追越確率１８として追越確率コレクション１に入力される。好適には、追越確率コレクション１は、追越確率１８の最初に入力によって生成される。
【００５２】
次に、補足的または択一的に、第１走行経過１１の検出時に第１時刻１９を検出し、第２走行経過１３の検出時に第２時刻２０を検出する。時刻１９、２０は、例えば、時計の示す時刻または時間区間であってよい。第１時刻１９および第２時刻２０は、同じであっても異なっていてもよい。この実施例によれば、第１時刻１９と、第２時刻２０とは異なり、これにより、第１時刻１９を、第１時刻クラス２１に分類し、第２時刻２０を、第２時刻クラス２２に分類する。これにより、第１自動車９も第１時刻クラス２１に分類され、第２自動車１２は、第２時刻クラス２２に分類される。次に時刻クラス２１、２２に基づいて、時刻クラス依存の比２３を特定することができる。時刻クラス依存の比２３は、追越確率１８として特定可能であるか、または追越確率１８に加えて追越確率コレクション１に入力される別の追越確率として特定可能である。次に、特に、種々異なる時刻１９、２０について、追越確率１８もしくは時刻クラス依存の追越確率をそれぞれ特定することができる。
【００５３】
さらに、補足的または択一的に、第１走行経過１１を検出するときに、付加的に第１天候条件２４を検出する。これに対し、第２走行経路１３を検出するときに、第２天候条件２５を検出する。次に、天候条件２４、２５に基づき、検出した走行経過１１、１３もしくは検出した自動車９、１２を天候条件クラスに分類する。これにより、第１天候条件２４と共に第１自動車９を、例えば、第１天候条件クラス２６に分類し、第２天候条件２５において検出した第２自動車１２を第２天候条件クラス２７に分類することが可能である。次に天候条件クラス２６、２７に基づき、比１７と同様に、天候条件クラス依存の比２８を特定することができる。
【００５４】
時刻クラス依存の比２３と類似して、天候条件クラス依存の比２８を、同様に追越確率１８として、追越確率コレクションに入力可能であるか、または追越確率１８に加えて、追越確率コレクションに入力可能である。
【００５５】
天候条件により、例えば、降雨状態または降雨状態の程度または太陽照射の程度または外気温状態が検出される。
【００５６】
さらに、補足的または択一的に、それぞれの走行経過１１、１３を検出するときに、視界条件を一緒に検出する。したがって、例えば、第１走行経過１１から、第１視界条件２９を一緒に検出し、第２走行経過１３では、第２視界条件３０を一緒に検出する。次に視界条件２９、３０を、時刻１９、２０および天候条件２４、２５において、少なくとも１つの第１視界条件クラス３１または第２視界条件クラス３２に分類する。さらに、次に、特にそれぞれの視界条件クラス３１、３２において、視界条件クラス依存の比３３を特定する。視界条件クラス依存の比３３は、時刻クラス依存の比２３または天候条件クラス依存の比２８と同様に特定される。
【００５７】
視界条件２９、３０によって表されるのは、それぞれの自動車９、１２の運転者が、どの程度、その前方にあるもしくは走行方向にある交通状況、または走行方向にある周囲領域を視認できるか、かつ／またはそこに対象物、特に障害物を識別できるかである。しかしながらそれぞれの視界条件２９、３０は、例えば、それぞれの自動車９、１２の周囲環境検出センサが、どの程度、それぞれの自動車９、１２の走行方向にある周囲環境を、そこにある障害物について検出できるかを表すことも可能である。レーダセンサは、例えば、手法が異なっており、例えば、可視スペクトル領域におけるカメラよりも天候に対して感度が高い。
【００５８】
追越確率コレクション１により、最終的に、区間３において示すことができるのは、どの程度、追越確率１８が数値的に表されているかである。すなわち、ここでは、区間３を通過する自動車が、追越過程を実行する確率はどの位であるかを示すことができる。追越確率１８は、特に、時刻クラス２１、２２と、天候条件クラス２６、２７と、視界条件クラス３１、３２とについて示すことが可能である。
【００５９】
特に、それぞれの走行経過１１、１３は、種々異なる複数の地理的位置における種々異なる複数の区間において検出される。ここから結果的に得られる、追越を行わない車両１６に対する、追越を行う車両１５の複数の比から、種々異なる区間について（図２の実施例が示すように）、追越確率地図３４を生成することができる。
【００６０】
追越確率地図３４は、種々異なる区間３における種々異なる追越確率１８が、その地理的位置に依存して入力されているコレクションとして提供される。
【００６１】
追越確率地図３４を生成するときには、地理情報システム３６の少なくとも１つの属性３５を追越確率地図３４に追加することができる。属性３５は、例えば、区間３を表す道路カテゴリであってよい。しかしながら属性３５は、そうでなければ、区間３が通っている周囲環境についての多種多様な別の情報であってよい。したがって属性は、例えば、道路状態、建物または植生も表すことができる。属性３５には、例えば、設けられているレーンの個数も含まれる。
【００６２】
この場合には、例えば、追越確率コレクション装置２により、別の自動車に追越確率地図３４を提供することが可能である。
【００６３】
しかしながら図２には、第３自動車３９の運転者３８の個別の追越挙動３７がどのように検出され、追越確率１８と比較されるかも示されている。第３自動車３９は、第１自動車９または第２自動車１２と同じであってもまたは異なっていてもよい。追越挙動３７と、追越確率１８との比較に基づき、位置に依存しない追越確率クラス４０に運転者３８を割り振る。好適には、複数の追越確率クラス４０が存在する。それぞれの追越確率クラス４０は、クラス固有の運転スタイル値４１を有する。運転スタイル値４１は、追越過程４２において運転者３８がどの程度リスクをいとわないかを表す。運転スタイル値４１は、例えば、重み係数として設定することが可能である。
【００６４】
図２の実施例によれば、運転者３８は、第１追越確率クラス４３または第２追越確率クラス４４に対応付けられる。第１追越確率クラス４３は、この実施例によれば、第１運転スタイル値４５を有し、第２追越確率クラス４４は、第２運転スタイル値４６を有する。
【００６５】
図３には、車線４８上の第４自動車４７が示されている。第４自動車４７の前方には第３目標車両４９が走行している。
【００６６】
第４自動車４７は、メインエネルギ蓄積器５０および駆動ユニット５１を有する。この実施例によれば、第４自動車４７は、ハイブリッド車両として構成されており、駆動ユニット５１は、メインエネルギ蓄積器５０によってエネルギが供給される電動モータとして構成されている。
【００６７】
さらに、第４自動車４７は、制御装置５２を有する。制御装置５２は、例えば、追越過程準備装置または追越過程支援装置として構成されている。制御装置５２は、制御信号５４によって駆動制御することが可能なインタフェース５３を有する。
【００６８】
一実施例によれば、制御装置５２を動作させる際、追越確率地図３４を読み込み、追越確率地図３４に依存して制御信号５４を出力する。次に制御信号５４により、例えば、第４自動車４７において指示を出力するか、または第４自動車４７に制御的に介入することができる。
【００６９】
補足的または択一的には、運転スタイル値４１を読み込み、運転スタイル値４１に依存して制御信号５４を出力することにより、制御装置５２を動作させることが可能である。
【００７０】
次に、追越確率地図３４または運転スタイル値４１に依存して出力される制御信号により、例えば、メインエネルギ蓄積器５０の目標充電状態値５５および／または目標温度５６、および／または駆動ユニット５１の目標駆動トルク５７を設定することができる。
【００７１】
したがって、例えば、追越確率地図および／または運転スタイル値に依存して識別できるのは、第４自動車４７の別の運転者５８が、おそらく追越過程５９を開始したいと望んでいることである。この仮定についての確率が、追越確率地図に基づき、すなわち地理的位置４を有する区間３上を第４自動車４７が移動するときに、かつ／または運転スタイル値４１に基づき、すなわち別の運転者５８が、位置に依存せずに、例えば平均を上回る追い越し傾向を有する場合、追越過程５９を準備するために制御信号５４が出力される。追越過程を準備するために、例えば有効であるのは、メインエネルギ蓄積器５０によって十分なエネルギが供給され、かつ追越過程のためのエネルギを予想される量で取り出すことが可能な実際温度をメインエネルギ蓄積器５０が有するようにすることである。制御信号５４により、例えば、追越過程５９の準備をさせるために、前以てより低い変速段に入れることも可能である。しかしながら、駆動ユニット５１の目標駆動トルク５７を設定することも可能であり、これにより、駆動ユニット５１に、追越過程５９の準備をさせる。
【００７２】
第４自動車４７は、第３自動車３９または第１自動車９または第２自動車１２と異なっていても、もしくは同じであってもよい。これにより、自動車４７により、追越確率地図３４および／または運転スタイル値４１を使用することができ、同時に、これを使用することにより、追越確率１８の特定、もしくは適合に役立てることが可能である。
【００７３】
すなわち、制御信号５４は、予想される追越確率に依存して出力される。予想される追越確率は、例えば、機械学習または統計学の少なくとも１つの手法によって特定される。追越過程５９の準備または実行に追越確率１８を取り入れることにより、自動車４７は、より確実に動作される。
【００７４】
所定の状況において追越の準備を整えることは、個別の運転スタイルに依存する。運転者固有の追越確率を計算することにより、別の運転者５８の個別の運転挙動に追越準備手段および／または追越過程を適合させることができる。
【００７５】
追越確率コレクション１の別の利点は、先読みの幅もしくは予測視野を広げることである。一般に使用される車両内部の信号によって追越確率を特定できるのは、追越過程の直前だけであり、このため、動作ストラテジを適合するためには、例えばトラクションバッテリの充電状態を高めるためには時間が短すぎる。追越確率コレクション装置２によって提供されるサーバベースのアプローチにより、すでに数ｋｍ手前で箇所を特定することができ、これにより、駆動系のコンポーネントを適時に駆動制御することができる。
【符号の説明】
【００７６】
１  追越確率コレクション
２  追越確率コレクション装置
３  区間
４  地理的位置
５  第１時点
６  第２時点
７  第１レーン
８  第２レーン
９  第１自動車
１０  第１目標車両
１１  第１走行経過
１２  第２自動車
１３  第２走行経過
１４  第２目標車両
１５  追越を行う車両
１６  追越を行わない車両
１７  比
１８  追越確率
１９  第１時刻
２０  第２時刻
２１  第１時刻クラス
２２  第２時刻クラス
２３  時刻クラス依存の比
２４  第１天候条件
２５  第２天候条件
２６  第１天候条件クラス
２７  第２天候条件クラス
２８  天候条件クラス依存の比
２９  第１視界条件
３０  第２視界条件
３１  第１視界条件クラス
３２  第２視界条件クラス
３３  視界条件クラス依存の比
３４  追越確率地図
３５  属性
３６  地理情報システム
３７  追越挙動
３８  運転者
３９  第３自動車
４０  追越確率クラス
４１  運転スタイル値
４２  追越過程
４３  第１追越確率クラス
４４  第２追越確率クラス
４５  第１運転スタイル値
４６  第２運転スタイル値
４７  第４自動車
４８  車線
４９  第３目標車両
５０  メインエネルギ蓄積器
５１  駆動ユニット
５２  制御装置
５３  インタフェース
５４  制御信号
５５  目標充電状態値
５６  目標温度
５７  目標駆動トルク
５８  別の運転者
５９  追越過程
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【国際調査報告】
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2020520025.tif 000007
2020520025.tif 000008
2020520025.tif 000009
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