(57)【要約】  画像を評価し、評価を車両（１００）のドライブアシストシステム（１４０）に対し提供するための方法（３００）および装置（１１０）は、前記画像を検知するステップ（３１０）と、前記車両（１００）の作動状態を特定するステップ（３２０）と、少なくとも１つの画像評価方法を用いて前記画像を評価するステップ（３３０）であって、前記少なくとも１つの画像評価方法が、前記車両（１００）の前記作動状態に依存して少なくとも２つの可能な画像評価方法から選択されたものである前記ステップ（３３０）と、前記画像の評価を前記ドライブアシストシステム（１４０）に対しデータ値として提供するステップ（３４０）とを備えている。【選択図】  図１
2020513638.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像を評価し、評価を車両（１００）のドライブアシストシステム（１４０）に対し提供するための方法（３００）において、次のステップを備え、すなわち
−前記画像を検知するステップ（３１０）と、
−前記車両（１００）の作動状態を特定するステップ（３２０）と、
−少なくとも１つの画像評価方法を用いて前記画像を評価するステップ（３３０）であって、
前記少なくとも１つの画像評価方法が、前記車両（１００）の前記作動状態に依存して少なくとも２つの可能な画像評価方法から選択されたものである前記ステップ（３３０）と、
−前記画像の評価を前記ドライブアシストシステム（１４０）に対しデータ値として提供するステップ（３４０）と、
を備える方法（３００）。
【請求項２】
前記画像が前記車両（１００）の周辺を表し、
前記データ値がこの周辺における少なくとも１つの対象物の記述を表している、
ことを特徴とする、請求項１に記載の方法（３００）。
【請求項３】
前記画像を少なくとも１つの部分画像として検知し、
その際前記少なくとも１つの部分画像が前記画像の画像特性部分量を含んでいる、
ことを特徴とする、請求項１に記載の方法（３００）。
【請求項４】
前記画像を少なくとも２つの部分画像として検知し、
その際前記少なくとも２つの部分画像のそれぞれが異なる画像特性部分量を含んでいる、
ことを特徴とする、請求項３に記載の方法（３００）。
【請求項５】
前記車両（１００）の前記作動状態が、次の状態のうちの少なくとも１つの状態を含み、すなわち
前記車両（１００）の速度、
前記車両（１００）の周辺における気象状態、
前記車両（１００）の周辺での光状態、
のうちの少なくとも１つの状態を含んでいることを特徴とする、請求項１に記載の方法（３００）。
【請求項６】
前記少なくとも１つの画像評価方法が第１の評価ステップと第２の評価ステップとを含むように、前記少なくとも１つの画像評価方法を用いて前記評価するステップ（３３０）を行い、
その際前記第１の評価ステップにより、前記少なくとも１つの部分画像における前記画像特性部分量を用いて少なくとも１つの特徴を分類し、
前記第２の評価ステップにより、分類した前記少なくとも１つの特徴から出発して前記少なくとも１つの対象物を特定する、
ことを特徴とする、請求項１に記載の方法（３００）。
【請求項７】
前記少なくとも１つの対象物が、交通標識および／または歩行者および／または他の車両および／または動物であることを特徴とする、請求項２に記載の方法（３００）。
【請求項８】
画像を評価し、評価を車両（１００）のドライブアシストシステム（１４０）に対し提供するための装置（１１０）において、次の手段を備え、すなわち
−前記画像を検知する（３１０）ための第１の手段（１１１）と、
−前記車両（１００）の作動状態を特定する（３２０）ための第２の手段（１１２）と、
−少なくとも１つの画像評価方法を用いて前記画像を評価する（３３０）ための第３の手段（１１３）であって、
前記少なくとも１つの画像評価方法が、前記車両（１００）の前記作動状態に依存して少なくとも２つの可能な画像評価方法から選択されたものである、前記第３の手段（１１３）と、
−前記画像の評価を前記ドライブアシストシステム（１４０）に対しデータ値として提供する（３４０）ための第４の手段（１１４）と、
を備えた装置（１１０）。
【請求項９】
前記第１の手段（１１１）および／または前記第２の手段（１１２）および／または前記第３の手段（１１３）および／または前記第４の手段（１１４）が、方法に関する請求項１から７までの少なくとも１つに記載の方法（３００）を実施するよう形成されていることを特徴とする、請求項８に記載の装置（１１０）。
【請求項１０】
車両（１００）を作動させるためのシステム（１２０）において、
−少なくとも１つの画像を撮影するためのカメラシステム（１３０）と、
−装置に関する請求項８および９の少なくとも１つに記載の装置（１１０）と、
−ドライブアシスト機能を実施するためのドライブアシストシステム（１４０）と、
を含んでいるシステム（１２０）。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像を評価し、評価を車両のドライブアシストシステムに対し提供するための方法および装置に関し、この場合評価は車両の作動状態に依存して行われる。さらに、本発明は、画像を評価し、評価をドライブアシストシステムに対し提供するためのシステムに関する。
【発明の概要】
【０００２】
画像を評価し、評価を車両のドライブアシストシステムに対し提供するための本発明による方法は、前記画像を検知するステップと、前記車両の作動状態を特定するステップと、少なくとも１つの画像評価方法を用いて前記画像を評価するステップであって、前記少なくとも１つの画像評価方法が、前記車両の前記作動状態に依存して少なくとも２つの可能な画像評価方法から選択されたものである前記ステップと、前記画像の評価を前記ドライブアシストシステムに対しデータ値として提供するステップとを含んでいる。
【０００３】
これには、車両の作動状態に依存して少なくとも２つの可能な画像評価方法から選択される少なくとも１つの画像評価方法を目的に応じて選択することにより、すべての画像評価方法を任意の順番で実施するわけではないので、画像の評価は非常に迅速且つ効率的に実施されるという利点がある。
【０００４】
これは、特に、車両が部分自動化車両、高度自動化車両、または完全自動化車両である場合に有利である。というのは、これらの車両では、車両の安全な作動を保証するために、ドライブアシストシステムは画像を迅速且つ効率的に評価することに特に依存しているからである。この場合、本発明による方法の範囲内では、車両とは、自動化車両でも手動で作動される車両でもあり、または無線通信で制御される車両でもあると理解してよい。
【０００５】
本発明による方法の範囲内では、車両の作動状態は、たとえば速度および／または加速度および／またはヨー角および／またはピッチ角および／またはロール角のような車両の運動状態を含んでいてよい。さらに、作動状態は、たとえば昼間の光状態および／または天候による光状態および／または（特に田舎に特徴的な）ロケーションおよび／または交通インフラストラクチャーの特徴（交通路の状態および／または交通路のタイプ［高速道路、幹線道路、野道など］および／または交通路の幅）のような車両の周辺状態を含んでいてよい。
【０００６】
本発明による方法の範囲内では、車両のドライブアシストシステムは、ラテラルコントロールおよび／もしくはステアリングコントロールのためのアシストシステム、ならびに／または、ナビゲーションおよび／もしくは（特に高精度の）車両の位置確認のためのアシストシステム、ならびに／または、情報提供、たとえば車両の運転者に対する情報提供のためのアシストシステム、ならびに／または、車両および／もしくは車両の乗員の（特に安全上の）監視のためのアシストシステムであってよい。列挙しなかった他のアシストシステムも可能である。
【０００７】
好ましくは、画像は車両の周辺を表し、データ値はこの周辺での少なくとも１つの対象物の記述を表している。この点で、特に安全上重要な利点が明らかになる。というのは、たとえば他のロードユーザー（車両、歩行者など）および／または動物および／または交通標識および／または特に継続的に存在しない対象物（失われた対象物、建設現場など）のような車両の周辺にある直立の対象物は、車両の安全な作動にかなりの影響があり、これらの対象物の記述によってこの影響が改善されるからである。
【０００８】
好ましくは、画像は少なくとも１つの部分画像として検知され、この場合少なくとも１つの部分画像は、画像の画像特性部分量を含んでいる。この点で、少なくとも１つの部分画像の評価は全体画像の評価よりも迅速に行われるという利点が明らかになる。というのは、多くの場合、少なくとも１つの部分画像が含んでいる情報は、車両の周辺にある少なくとも１つの対象物を記述するうえで十分だからである。
【０００９】
画像特性とは、たとえば画像内に含まれている特徴の色調（赤、緑、青など）および／またはグレー値および／または構造値（特に勾配値）である。画像特性部分量とは、該部分量が画像のすべての画像特性の数量よりも少ない少なくとも１つの画像特性を含んでいることを意味している。
【００１０】
好ましくは、画像は少なくとも２つの部分画像として検知される。この場合、少なくとも２つの部分画像のそれぞれは異なる画像特性部分量を含んでいる。この点で、少なくとも２つの部分画像の評価は全体画像の評価よりも迅速に行われるという利点が明らかになる。この場合少なくとも２つの部分画像は、少なくとも１つの対象物がより迅速に且つより正確に記述されるように互いに補足し合うことができる。加えて、少なくとも２つの部分画像の評価は相互に許容し合うことができる。たとえば、少なくとも２つの部分量のうちの１つの部分量はグレー値を含み、少なくとも２つの部分量のうちの第２の部分量は色値を含んでいる。
【００１１】
好ましくは、車両の作動状態は、次の状態のうちの少なくとも１つの状態を含み、すなわち車両の速度、車両の周辺における気象状態、車両の周辺での光状態のうちの少なくとも１つの状態を含んでいる。
【００１２】
好ましくは、少なくとも１つの画像評価方法を用いた評価は、該少なくとも１つの画像評価方法が第１の評価ステップと第２の評価ステップとを含むように行われる。この場合、第１の評価ステップにより、少なくとも１つの部分画像における画像特性部分量を用いて少なくとも１つの特徴が分類され、第２の評価ステップにより、分類した少なくとも１つの特徴から出発して少なくとも１つの対象物が特定される。
【００１３】
好ましくは、少なくとも１つの対象物は、交通標識および／または歩行者および／または他の車両および／または動物である。
【００１４】
画像を評価し、評価を車両のドライブアシストシステムに対し提供するための本発明による装置は、画像を検知するための第１の手段と、車両の作動状態を特定するための第２の手段と、少なくとも１つの画像評価方法を用いて画像を評価するための第３の手段であって、少なくとも１つの画像評価方法が、車両の作動状態に依存して少なくとも２つの可能な画像評価方法から選択されたものである、前記第３の手段と、画像の評価をドライブアシストシステムに対しデータ値として提供するための第４の手段とを含んでいる。
【００１５】
好ましくは、第１の手段および／または第２の手段および／または第３の手段および／または第４の手段は、方法に関する請求項の少なくとも１つに記載の方法を実施するよう形成されている。
【００１６】
車両を作動させるための本発明によるシステムは、少なくとも１つの画像を撮影するためのカメラシステムと、装置に関する請求項の１つに記載の装置と、ドライブアシスト機能を実施するためのドライブアシストシステムとを含んでいる。
【００１７】
本発明によるシステムの範囲内では、ドライブアシストシステムは、特にここで取り上げた少なくとも１つの例に従ってドライブアシスト機能を実施するよう形成された制御器である。
【００１８】
本発明の有利な更なる構成は従属請求項に記載されており、本明細書で取り上げられている。
【００１９】
本発明の複数の実施形態が図面に図示されており、以下の説明で詳細に述べる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】本発明による装置を模範的に例示した図である。
【図２】本発明による装置と本発明によるシステムとを含んでいる車両を模範的に例示した図である。
【図３】１実施形態をフローチャートの形態で模範的に例示した図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
図１は、画像を検知する３１０ための第１の手段１１１と、車両１００の作動状態を特定する３２０ための第２の手段１１２とを備えた、画像を評価し３３０、その評価を車両１００のドライブアシストシステム１４０に対し提供する３４０ための装置１１０を示している。この装置は、さらに、車両１００の作動状態に依存して少なくとも２つの可能な画像評価方法から選定される少なくとも１つの画像評価方法を用いて画像を評価する３３０ための第３の手段１１３と、ドライブアシストシステム１４０に対しデータ値として画像の評価を提供する３４０ための第４の手段１１４とを含んでいる。
【００２２】
画像を検知する３１０ための第１の手段１１１は、画像をたとえばカメラシステム１３０のデータ値の形態で受信し、適当に加工することができるように形成されている。このため、第１の手段１１１は、たとえば対応するプログラムを備えたプロセッサ、ランダムアクセスメモリ、記憶装置を含んでいる。
【００２３】
１実施形態では、第１の手段１１１は、画像が少なくとも１つの部分画像として検知されるように形成されており、この場合少なくとも１つの部分画像は、画像の画像特性の部分量を含んでいる。これは、たとえば画像が複数の入力チャネルを用いて検知されることで行われる。この場合、各入力チャネルは画像の１つの特定の画像特性を検知するように形成され、１つの入力チャネルの画像特性だけが第３の手段１１３へ転送される。
【００２４】
これに加えておよびオプションで、第１の手段１１１は、画像および／または少なくとも１つの部分画像を次のように検知するよう形成され、すなわち検知する３１０際に画像および／または少なくとも１つの部分画像が複数の画像領域に分割されるように検知するよう形成されている。これはたとえば画像のラスター化により行われ、その際個々のラスターは所定のサイズを有し、このサイズはたとえば車両の作動状態に依存している。１つのラスターは、たとえば２×２ピクセルまたは４×４ピクセルのサイズを持っている。基本的には、有効なラスター化を可能にさせる多くの種々のサイズおよび形状（正方形、長方形など）が考えられる。
【００２５】
第１の入力チャネルはたとえば８ないし１６ビットのグレー値を検知するよう形成され、ならびに／または、第２の入力チャネルは８もしくは１２もしくは１６ビットの赤および／もしくは緑および／もしくは青の色を検知するよう形成され、ならびに／または、第３の入力チャネルは勾配値を検知するよう形成されている。したがって、各入力チャネルは、所定の画像特性をフィルタリングするよう形成されたフィルタに対応している。画像特性は、検知する３１０際にたとえば画像および／または少なくとも１つの部分画像の画像領域に割り当てられる。
【００２６】
勾配値は、たとえば、画像が対象物（たとえば特定の色推移および／またはグレー値推移を備えた丸い形状）を含み、（所定の座標系に関して）この推移の勾配が画像の特定の画像領域で検知され、その際にこの画像領域に勾配が値として割り当てられることによって検知される。
【００２７】
他の実施形態では、第１の手段１１１は、画像が少なくとも２つの部分画像として検知されるように形成されている。この場合、少なくとも２つの部分画像のそれぞれは画像特性の異なる部分量を含んでいる。これは、たとえば、画像が少なくとも２つの入力チャネルを用いて検知されることによって行われる。この場合、少なくとも２つの入力チャネルのそれぞれは、他の各入力チャネルに対し、別の画像特性を検知するよう形成されている。
【００２８】
入力チャネルを用いた画像特性の検知は、たとえば、検知される画像特性がデータ値として次のように検知されることによって行われ、すなわち画像特性が画像の特定の画像領域に割り当てられ、前記データ値が第３の手段１１３へ転送されて該第３の手段１１３により評価できるように、検知されることによって行われる。
【００２９】
第２の手段１１２は、車両１００の作動状態を特定するよう形成されている。これは、たとえば、第２の手段１１２が少なくとも１つのセンサを含む第１のセンサシステム１５０と結合されていることによって行われる。この場合、第１のセンサシステムは、車両１００の少なくとも１つの作動状態を特定するよう形成されている。さらに、第２の手段１１２はたとえば第２のセンサシステム１６０と結合されており、この場合第２のセンサシステムは、車両１００の周辺状況を検知するよう形成されている。このため、第２のセンサシステム１６０は、たとえばカメラおよび／またはレーダーセンサおよび／または超音波センサおよび／またはライダーセンサを含んでいる。
【００３０】
他の実施形態では、第２のセンサシステム１６０は、たとえば、無線通信で車両１００の周辺における気象データおよび／または光状態（暗い、明るいなど）を要求しおよび／または受信するよう形成された送信ユニットおよび／または受信ユニットを含んでいる。送信ユニットおよび／または受信ユニットは、送信および／または受信のために既存のユニット（たとえば車両１００内にあるナビゲーションシステムに、および／または、スマートフォンを用いたブルートゥース（登録商標）で）にアクセスするよう形成されていてもよい。
【００３１】
他の実施形態では、第２のセンサシステム１６０はナビゲーションシステムを含み、或いは、車両１００内の既存のナビゲーションシステムにアクセスするよう形成されている。この場合、車両１００の周辺状況は、たとえば走行方向において車両１００のすぐ前方にあるトンネルがナビゲーションシステムにより検知されることで、端的に暗として検知される。
【００３２】
さらに、第２の手段１１２および／または第１のセンサシステム１５０および／または第２のセンサシステム１６０は、たとえば、適当な決定ソフトウェアを含んでいるプロセッサ、ランダムアクセスメモリ、記憶装置を用いて、たとえば運動状態のような車両１００の作動状態および／または周辺状況をデータ値の形態で検知して、これらのデータ値を第３の手段１１３へ転送するよう形成されている。
【００３３】
第３の手段１１３は、画像および／または少なくとも１つの部分画像を、車両１００の作動状態に依存して少なくとも２つの可能な画像評価方法から選定される少なくとも１つの画像評価方法を用いて評価するよう形成されている。この場合選定は、たとえば、１つの特定の作動状態に所定のプロファイルが割り当てられ、該プロファイルがこの作動状態に適した画像評価方法を含むように、行われる。たとえば、車両の速度が所定の最大速度以下であれば、画像および／または少なくとも１つの部分画像を迅速且つ正確に評価する画像評価方法が適している。所定の最大速度以上であれば、別の画像評価方法が適している。というのは、この別の画像評価方法はたとえば総体的にあまり詳細に評価しないからであるが、しかしその代わりに、速度が比較的高い場合でも重要なすべての詳細を評価する。他の画像評価方法は、たとえば、色が評価されることによって画像および／または少なくとも１つの部分画像を評価するのに適している。車両の周辺状況が第２の手段１１２により暗と決定されれば、たとえばグレートーンを評価する別の画像評価方法が適用される。というのは、画像および／または少なくとも１つの部分画像は（暗い周辺のために）所定の判断基準に従えば色値が少なすぎるからである。
【００３４】
１実施形態によれば、少なくとも１つの画像評価方法による評価３３０は、該少なくとも１つの画像評価方法が第１の評価ステップと第２の評価ステップとを含むように行われる。この場合、第１の評価ステップを用いて、少なくとも１つの部分画像内での画像特性の部分量によって少なくとも１つの特徴が分類され、第２の評価ステップを用いて、少なくとも１つの分類された特徴から出発して少なくとも１つの対象物が特定される。
【００３５】
第１の評価ステップは、たとえば次のような第１の部分ステップを含んでいる（この場合、（第１の評価ステップおよび／または第２の評価ステップの）すべての部分ステップは次のように実施され、すなわち適当なソフトウェアを用いて、画像および／または少なくとも１つの部分画像および／またはすでに第１の手段１１１を用いて加工されたそれらのバージョンを表すデータ値の適宜な加工が行われるように実施される。ただし、この点については各ステップごとに明確な説明はしない）。
【００３６】
−複数の入力チャネルから複数のセルを構築させる。この場合、１つの画像領域内にある入力チャネルの個々の値（色値、グレー値、勾配値など）を集合させ、（１つの画像領域内に複数の値が含まれる場合には）それから平均値を形成させ、その結果を１つのセルに割り当てる。１つのセルは少なくとも１つの画像領域を含み、複数の画像領域を１つのセルに関連させてもよい。
−すべてのセルを記憶させることにより、集合の結果を内部中間画像としてファイルする。
−内部中間画像から出発して、複数の機能の第１のセットを用いて、記憶させたセルを評価し、１つまたは複数の特徴を分類する。たとえば、（車両１００の周辺にある少なくとも１つの対象物が交通標識である場合には）次の特徴を分類する。閉じた丸い形状、外側が赤く、内側が白く、白い領域内に黒い記号がある。
【００３７】
分類は、たとえば次の少なくとも１つの方式を用いて行う。
【００３８】
−ＡＣＦ（Aggregate Channel Features）：複数のセルのうちの１つに簡単にアクセスおよびファイルされた特徴とのマッチング（たとえば第３の手段１１３の記憶装置で）；この方式に対応して評価したセルを、ＡＣＦセルと記す；
−ＦＣＦ（Filter Channel Features）：同じ入力チャネルまたは異なる入力チャネルに由来する異なるＡＣＦセルの一次結合；
−ＣＢＦ（Checkerboard Features）：同じ入力チャネルまたは異なる入力チャネルに由来する異なるＡＣＦセルからの重みづけ一次結合；
−ＳｅＳｉ（Self Similiarity Features）：２つの異なる位置での上記すべての方式（ＡＣＦ，ＦＣＦ，ＣＢＦ）のアクセスの繰り返しおよびその結果の（重みづけ）一次結合。
【００３９】
第２の評価ステップは、たとえば次の部分ステップを含んでいる。
【００４０】
−前もって実施した第１の評価ステップで分類した特徴を互いにリンクさせる。
−分類した特徴のリンクを画像領域および／またはセルに関して段階的に評価し、その際各評価段階後に、所定の判断基準に従って、段階的な評価が他の段階によって中断されるか、継続されるかを決定する。この場合、複数の段階のそれぞれは、各セルおよび／または各画像領域を所定の判断基準に従って、前の段階よりもより詳細に評価する。すべての段階が評価を終了したならば、現在の位置には、画像内および／または少なくとも１つの部分画像内に、すなわち現在のセル内および／または現在の画像領域内に、可能な対象物が存在する。
−可能な対象物が存在するかしないかがすべてのセルおよび／または画像領域に対し既知になるまで、上記の部分ステップを繰り返す。
−すでにファイルされているテクスチャー情報とマッチングすることにより、可能な対象物を特定する。たとえば第１の評価ステップで例として取り上げた特徴（ドイツ道路交通規則に対応している）を用いて、速度制限表示を表している交通標識を認識させる。
【００４１】
第１の評価ステップおよび／または第２の評価ステップを実施した後、画像の評価を表すデータ値を第４の手段１１４へ転送する。この時点で、転送されたデータ値は、たとえば車両１００の周辺で特定の最大速度を持つ速度制限が適用されているという情報を表している。
【００４２】
第４の手段１１４は、画像の評価をドライブアシストシステム１４０に対しデータ値として提供するよう形成されている。このため、第４の手段はたとえばプロセッサ、ランダムアクセスメモリ、記憶装置を含んでおり、第３の手段１１３から受信したデータ値を書き換えおよび／または変化させて、これらをドライブアシストシステム１４０によって処理できるよう形成されている。このため、たとえばデータフォーマットは対応するドライブアシストシステム１４０に依存して適合せしめられる。
【００４３】
図２は、車両１００を作動させるためのシステム１２０を含んでいる車両１００を示す。車両は、少なくとも１つの画像を撮影するためのカメラシステム１３０と、少なくとも１つの画像を評価して３３０、車両１００のドライブアシストシステム１４０のための評価を提供する３４０ための装置１１０と、車両１００を作動させるためにドライブアシスト機能を実施するためのドライブアシストシステム１４０とを含んでいる。カメラシステム１３０は、たとえばモノカメラおよび／またはステレオカメラおよび／またはその双方を含んでおり、車両１００の周辺の画像を撮影するよう形成されている。この場合カメラシステム１３０は、周辺の撮影がどの任意の視線方向からも車両１００を起点にして可能であるように配置されていてよい。
【００４４】
１実施形態では、カメラシステム１３０は、車両を起点とした１方向以上の周辺（前方、後方、左方、右方）の撮影を含むように複数のカメラ（モノカメラおよび／またはステレオカメラ）を含んでいる。
【００４５】
カメラシステム１３０は、さらに、撮影した画像をデータ値の形態として、画像を評価し３３０、評価をドライブアシストシステム１４０に対し提供する３４０ための装置１１０へ転送するよう形成されている。
【００４６】
画像を評価し３３０、評価を車両１００のドライブアシストシステム１４０に対し提供する３４０ための装置１１０は、画像をデータ値の形態で検知し、車両１００の作動状態に依存して画像の評価を実施し、前記対象物の周辺にある少なくとも１つの対象物に対する情報を表す評価をドライブアシストシステム１４０へ転送するよう形成されている。
【００４７】
車両１００の作動状態を特定する３２０ことは、たとえば少なくとも１つのセンサを含んでいる第１のセンサシステム１５０を用いて行われる。この場合第１のセンサシステムは、車両１００の少なくとも１つの運動状態を特定するよう形成されている。さらに、たとえば車両１００の周辺状態を検知するよう形成されている第２のセンサシステムを用いて作動状態を特定する３２０ことが行われる。このため、第２のセンサシステム１６０は、たとえばカメラおよび／またはレーダーセンサおよび／または超音波センサおよび／またはライダーセンサを含んでいる。
【００４８】
他の実施形態では、第２のセンサシステム１６０は、固有のセンサを含んでいるのではなく、すでに車両１００が所有する、システム１２０に属さないセンサにアクセスするよう形成されている。このようなセンサとは同様にたとえばカメラおよび／またはレーダーセンサおよび／または超音波センサおよび／またはライダーセンサであってよい。
【００４９】
他の実施形態では、第２のセンサシステム１６０は、これに加えてまたはオプションで、送信ユニットおよび／または受信ユニットを含んでいる。送信ユニットおよび／または受信ユニットは、無線通信で車両１００の周辺における気象データおよび／または光状態（暗い、明るいなど）を要求しおよび／または受信するよう形成されている。
【００５０】
システム１２０は、さらに、ドライブアシストシステム１２０を含んでいる。ドライブアシストシステムは、前記対象物の周辺にある少なくとも１つの対象物に対する情報を表すデータ値を受信するよう形成されている。ドライブアシストシステム１４０は、さらに、これらのデータ値に依存して車両１００を作動するよう形成されている。他の実施形態では、ドライブアシストシステム１４０は、車両１００をダイレクトに作動させるのではなく、車両１００内の既存の制御器を起動させるよう形成されている。
【００５１】
図３は、画像を評価し、車両１００のドライブアシストシステム１４０に対し評価を提供するための本発明による方法３００の１実施形態をフローチャートで示したものである。
【００５２】
ステップ３１０で、たとえばカメラシステム１３０を用いて撮影した画像を検知する。
【００５３】
ステップ３２０で、車両１００の作動状態を特定する。
【００５４】
両ステップ３１０と３２０は逆の順序で行うことができ、この場合の順序は、たとえば、装置１１０の構成および／またはたとえば車両１００の製造者または運転者によって行われる予調整に依存している。最初にステップ３２０を行う場合には、画像を検知するための第１の手段１１１は、たとえば、すでに画像の検知３１０が車両１００の作動状態に依存して行われるよう形成されていてよい。
【００５５】
ステップ３３０で画像を評価する。
【００５６】
ステップ３４０で、画像の評価をドライブアシストシステム１４０に対しデータ値として提供する。
【符号の説明】
【００５７】
１００  車両
１１０  装置
１１１  第１の手段
１１２  第２の手段
１１３  第３の手段
１１４  第４の手段
１２０  システム
１３０  カメラシステム
１４０  ドライブアシストシステム
３００  方法
３１０  画像の検知
３２０  車両の作動状態の特定
３３０  画像の評価
３４０  画像の評価の提供
【図１】
2020513638.tif 000003
【図２】
2020513638.tif 000004
【図３】
2020513638.tif 000005
【国際調査報告】
2020513638.tif 000006
2020513638.tif 000007
2020513638.tif 000008
2020513638.tif 000009
2020513638.tif 000010
2020513638.tif 000011