用于运行联网车辆的方法、驾驶辅助系统和车辆与流程

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1.本发明涉及一种用于运行联网的本车辆的方法，该联网的本车辆与至少一个基础设施部件和/或至少一个另外的联网车辆交换行驶信息和/或规划。此外，本发明还涉及一种用于联网的本车辆的驾驶辅助系统，该驾驶辅助系统设置为用于实施该方法，以及涉及一种车辆，该车辆具有至少一个驾驶辅助装置。

背景技术：

2.追踪对象并将该信息传送给联网车辆的基础设施传感装置可以克服车辆上现有的传感装置的局限，并且使得加速自动化行驶(ad)的建立。在此，借助基础设施上现有的传感装置来监控对于自动化车辆来说看不到的区域，尤其是高速公路驶入口或城市中心交叉路口，特别有意义。此外，基础设施传感装置能够起到辅助作用，尤其是在车辆上现有的传感装置不能完全可靠地工作的场景下。在这里尤其参考隧道驶入口，在此摄像机在驶入时不能足够快速地适配于新的光线条件，或者雷达由于在隧道壁上的多重反射并且激光雷达由于在镜面上的反射而明显受损并且仅能提供不可靠的信号。对于不具有列出的传感器模式的整个带宽的车辆，影响就更加严重。在这方面，基础设施传感装置甚至可能是必要的，以将对自主行驶车辆的车辆引导移交给驾驶员并且首先能够实现按照sae 4-5级的运行。
3.de 10 2019 218 455 a1涉及一种用于运行车辆的驾驶辅助装置的方法、驾驶辅助装置和具有至少一个驾驶辅助装置的车辆。交通参与者的至少一个当前地理位置通过驾驶辅助设备的传感器装置来感测。通过驾驶辅助设备的预测单元根据预先确定的所在地预测方法，至少从至少一个交通参与者的地理位置和环境数据中确定至少一个交通参与者的至少一个潜在未来所在地。设置，通过预测单元根据预先确定的表征方法给至少一个交通参与者配属至少一个激活的gg轮廓(gga)，并且根据预先确定的运动预测方法，从至少一个交通参与者的至少一个潜在所在地和配属给至少一个交通参与者的至少一个激活的gg轮廓(gga)中确定至少一个交通参与者的至少一个潜在的未来运动。通过驾驶辅助装置，根据至少一个交通参与者的至少一个潜在未来运动来控制车辆。
4.de 10 2021 000 792 a1涉及到一种用于运行车辆的方法。对在车辆环境中感测到的至少一个交通参与者的行驶行为进行预测。设置，对于所感测的交通参与者的每个位置，基于车辆侧的地图数据以及基于所感测的与交通参与者有关的参数和状况参数来求取：该交通参与者将执行哪种机动动作，并且关于该交通参与者最可能执行的机动动作的信息被用作车辆运动规划的基础。
5.de 10 2019 217 282 a1涉及一种用于预测其他交通参与者的行驶行为的方法。根据所提出的方法，借助学习软件，基于与交通状况有关的输入数据来分析与本车辆有关的自身行为。随后，通过为其他交通参与者求取与交通状况有关的输入数据来预测其他交通参与者的行驶行为，使得学习软件借助这些输入数据求取可能的与交通有关的轨迹。

技术实现要素：

6.根据本发明，提出一种用于运行联网的本车辆的方法，该联网的本车辆与至少一个基础设施部件和/或至少一个另外的联网车辆交换行驶信息和/或规划，其中，所述方法至少运行以下方法步骤：
7.a)除了为联网的本车辆确定的行驶信息和/或规划、尤其是机动动作、轨迹或行驶走廊以外，至少一个基础设施部件和/或至少一个另外的联网车辆还将这种信息和/或规划传送给车辆的全体和/或基础设施部件，
8.b)根据方法步骤a)传输的行驶信息和/或规划，尤其是机动动作、轨迹或行驶走廊包含对被观察车辆的预期行驶行为的预测，所述行驶信息和/或规划被传输给所有车辆的全体和/或基础设施部件，
9.c)联网的本车辆接收根据方法步骤a)所传输的行驶信息和/或规划，并使用这些行驶信息和/或规划，以便改进机动动作协调的稳健性和安全性。
10.通过根据本发明所提出的方法，可以以有利的方式实现：在实现了自己行驶之后，联网的本车辆可以基于来自其车辆传感装置的数据和/或例如通过v2x接收的数据，来检验：所有车辆是否遵守它们各自的规划。因此，即使来自至少一个基础设施部件的中止消息例如由于通信问题应缺席，联网的本车辆可以识别到对于所接收的规划来说必要的中止。
11.在根据本发明所提出的方法的另一有利构型中，联网的本车辆基于它的车辆传感装置的数据和/或例如作为v2x数据所接收的行驶信息和/或规划来检验：所有车辆的全体是否遵循规划。
12.在根据本发明所提出的方法的另一有利构型中，如果确定有碰撞，联网的本车辆与至少一个基础设施部件的中止消息无关地识别到该联网的本车辆的应有轨迹的中止。因此，在本车辆联网的情况下，内部行驶路线规划针对这种情况接管对联网的本车辆的安全引导，也就是说，车辆内部的车辆引导现在完全接管了对联网的本车辆的车辆引导。
13.在根据本发明所提出的方法的另一有利构型中，如果车辆全体中的一个车辆出现干扰或机动动作改变，则所有车辆都会被告知，使得要么在联网的本车辆中进行内部机动动作规划，要么由驾驶员接管对联网的本车辆的引导，要么将更新的行驶信息和/或规划传送给联网的本车辆，使得该联网的本车辆以安全的方式继续其行程，作为对策。
14.在根据本发明所提出的方法的另一有利构型中，联网的本车辆使用未联网的车辆的行驶信息和/或规划，以便识别通过至少一个基础设施部件进行的行驶事件策划(orchestrierung)的退化。在当前的上下文中，行驶事件策划的退化应理解为，基础设施部件在其响应频度或在发送回给联网的本车辆的行驶信息和/或规划的准确性方面变差，或者引起显著的时间延迟。
15.在根据本发明所提出的方法的另一有利构型中，在车辆与其预给定的行驶信息和/或其规划或其应有轨迹有偏差的情况下，摒弃通过至少一个基础设施部件预期的行驶信息实现，并且进行干预，例如通过驾驶员或通过联网车辆的车辆乘员进行。
16.在根据本发明所提出的方法的另一有利构型中，通过确定车辆之间的距离变化和/或通过超过预给定的修饰修正量来确定偏差。
17.在根据本发明所提出的方法中，在协作式机动动作规划的情况下，方法步骤c)考虑到行驶信息和/或规划，尤其是机动动作、轨迹和/或行驶走廊，这些信息和/或规划例如
通过mcm消息[mcm，maneuver coordination message，机动协作消息]或作为v2x消息传送，用以为车辆全体策划行驶事件。
[0018]
在根据本发明所提出的方法中，对为联网的本车辆所确定的行驶信息和/或规划、尤其是机动动作、轨迹和行驶走廊的有效性始终执行车辆内部监控，与所述行驶信息和/或规划的来源：要么来自至少一个基础设施部件，要么来自至少一个另外的联网车辆无关。
[0019]
在根据本发明所提出的方法中，在联网的本车辆的行驶状况期间，经历学习阶段，在该学习阶段的时长期间创建被观察车辆的行驶行为预测。为此，在预测时或在学习未联网的车辆的行驶行为时，求取判据，例如加速行为、并入行为、攻击性/防御性的制动和类似行为，并且对行驶状况进行比较。如果该比较多次运行为正的，则学习到的未联网的车辆行驶行为被发送并且转发给另外的联网车辆或给基础设施部件。在根据本发明所提出的方法中，在存在多次运行为正的比较的情况下，对应的行驶行为或未联网的车辆的预测轨迹被传送给联网的本车辆或至少一个基础设施部件，例如在mcm消息[mcm，机动协作消息]的范畴中传送。如果联网的本车辆识别到：与被观察车辆的连接例如由于通信信道中的高负荷而不可靠，则也可以为联网的被观察车辆执行上述行驶行为预测。
[0020]
在根据本发明所提出的方法中，在未联网的车辆的行驶行为的学习阶段期间，观察和接收参数，例如攻击性或防御性的加速行为或在多个车道之间的车道变换频度或公益性或并入行为以及其它表征交通参与者行驶行为的特征。
[0021]
在根据本发明所提出的方法的扩展方案中，未联网的车辆的行驶行为预测和预测轨迹在车辆全体的车辆之间或在基础设施部件和车辆之间或从车辆到车辆借助以下方式进行交换：
[0022]-按照dsrc/its-g5/802.11p/802.11bd或c-v2x/lte-v2x/5g-v2x的具有有限发送有效范围的直接通信，或
[0023]-从一个基础设施部件到另一基础设施部件，或
[0024]-经由4g/5g网络中的移动无线电连接连同与云的连接。
[0025]
在根据本发明所提出的方法中，另外的联网车辆将学习到的未联网的车辆行驶行为预测发送给联网的本车辆，或者
[0026]-通过经由mcm传送的带有参考轨迹和该参考轨迹的多个替代轨迹的v2x数据交换，或
[0027]-通过移动无线电连接连同与云的连接，
[0028]-通过众包数据库，或
[0029]-通过cpm[cpm协同感知消息]。
[0030]
此外，本发明涉及一种用于联网车辆的驾驶辅助系统，该驾驶辅助系统设置为用于执行根据本发明的方法。
[0031]
此外，本发明涉及一种车辆，该车辆具有至少一个驾驶辅助系统。
[0032]
本发明的优点
[0033]
本发明的特点是，为了交通安全性，可以随时确保：在车辆有干扰或机动动作变化时，所有车辆都能被告知，使得可以采取相应的应对措施。采取应对措施或者以新规划的形式进行，或者是通过切换，即切换到联网的本车辆的车辆内部机动动作规划或通过驾驶员接管对联网的本车辆的引导。因此，通信干扰可以通过持续的车辆内部监控得到缓解。此
外，还可以检查当前的行驶信息和/或规划的有效性。通过根据本发明提出的关于连续地验证通过v2x所接收的用于自动化行驶的行驶信息或规划的方法，所有车辆的行驶信息和/或规划被传送给车辆全体的所有车辆。因此，对于联网的本车辆来说，存在自己的行驶规划以及其它车辆必须遵守的行驶规划。对于非自动化的、未联网的被观察车辆，行驶信息和/或规划是以预测、即对该被观察车辆的预期行为的预测的形式存在。这些规划，即对未联网的车辆的形式轨迹的预测可以以有利的方式被联网的本车辆使用，以便识别通过基础设施部件进行的协调的退化。
[0034]
以有利的方式，通过根据本发明所提出的方法可以识别车辆与其规划的偏差，该偏差是对于“基础设施所期望的预期行驶状况发展不再发生，使得需要干预。
[0035]
通过根据本发明所提出的方法，不仅基础设施系统的基础设施部件，而且其他联网车辆也被用于传播未联网的车辆的预测轨迹。由此，显著地提高了传播速度，此外行驶信息和/或行驶规划明显地更实时和准确。对此的前提条件是，对应的联网车辆可以在一定时间段内观察未联网的车辆，以便学习该未联网的车辆的行驶行为。以有利的方式，这种学习过程可以迭代地转发并且由此被改进，其方式是，已经学会未联网的车辆的行驶行为的车辆与另一车辆或基础设施的另一部件共享相应的数据，反之亦然。由此，以如下方式能实现明显更稳健且更安全的机动动作协调，例如，在分散的车对车机动动作协调的情况下，车辆可以更好地了解未联网的车辆的规划。由此，即使在连接中断的情况下，这些车辆也能识别出未联网的车辆没有遵守其预测轨迹。
[0036]
在基于中央基础设施的机动动作协调的情况下，基础设施现在对未联网的车辆的行驶行为方式或行驶策略具有更好的预先了解，因为其他联网车辆可以与基础设施分享他们的与此相关的知识。此外，通过根据本发明所提出的方法使联网车辆能够将其知识传送给距离更远的基础设施，并且这些联网车辆因此保持最新状态。
[0037]
此外，通过根据本发明所提出的解决方案可以实现：在车辆和基础设施元件之间交换行驶行为预测并且通过众包数据库在迭代过程的范畴中开始这种行驶行为预测。在此，具有有限发送有效范围的通信，例如dsrc/its-g5/802.11p/802.11bd或c-v2x/lte-v2x/5g-v2x可以在多个步骤中进行。在此这种互动不需要强制性地在基础设施部件和车辆之间，而是这种互动也可以从基础设施部件到基础设施部件或从车辆到车辆进行。此外，在使用移动无线电通信、例如4g或5g连同云连接的情况下能实现数据交换。
[0038]
通过联网车辆从长期观察中学习行为模型并且随后将模型传送给基础设施的另一优点应被视为，通过基础设施特定地对被观察区域的预测模型的过度拟合被最小化。如果识别到例如行为不协作或示出攻击性行驶方式车辆，例如，可以通知另外的联网车辆，使得这些另外的联网车辆不试图与被识别为不协作的车辆协调共同的机动动作。
附图说明
[0039]
参照附图和以下说明详细阐述本发明的实施方式。
[0040]
附图示出：
[0041]
图1示出联网车辆和具有未知行驶行为的未联网的车辆的并入过程；
[0042]
图2示出另一的并入场景；
[0043]
图3示出在通过基础设施部件关于未联网的车辆反馈了预测轨迹之后，联网车辆
的并入过程；
[0044]
图4示出基础设施系统中的未联网的车辆的轨迹生成过程和在联网车辆中利用该信息的流程图。
[0045]
图5示出具有两个相互通信的车辆和未联网的车辆的预测轨迹的并入场景，
[0046]
图6示出在联网车辆中运行的迭代学习过程的流程图；
[0047]
图7示出两个基础设施部件之间的第一步骤中的示例性迭代学习过程；
[0048]
图8示出第二步骤中的学习过程，未联网的车辆的学习行为由联网车辆向基础设施部件预给定，以及
[0049]
图9示出通过移动无线电和云连接进行的替代的数据交换可能性。
具体实施方式
[0050]
从根据图1的图示中能示意性地得知行驶状况10。在多车道的道路上设置第一车道12，中间的第二车道14和第三车道16。用作并入路段的驶入口18通到位于最右侧的第三车道16中。此外，图1中示出基础设施部件20，该基础设施部件在该实施方式中实施为龙门式标志牌/发射器/接收器22。通入到第三车道16中的驶入口18被联网的本车辆24用作并入车道。未联网的车辆26正行驶在第三车道16上，该未联网的车辆设置了闪光信号30，以便变换到中间车道，即第二车道14。然而，该闪光信号30对于联网的本车辆24来说是隐蔽的，使得由于联网的本车辆24不知道未联网的车辆26的车道变换意图，联网的本车辆遵循应有轨迹28而按照应有轨迹28执行并入过程的中止。
[0051]
由根据图2的图示中得出另一驶入场景。
[0052]
根据由图2中得出的图示，另外的联网车辆70以及联网的本车辆24在具有第一车道12、中间的第二车道14和第三车道16的道路上行驶。根据图2，另外的联网车辆70以及联网的本车辆24通过mcm消息36处于连接中。由图2得出，联网的本车辆24遵循它的应有轨迹28。由于联网的本车辆24没有被告知未联网的车辆26所显示的闪光信号30，甚至没有被告知有另外的联网车辆70，联网的本车辆24不能估测：打算的并入过程是否能实施。因此，联网的本车辆24将进一步遵循该本车辆的应有轨迹28；然而，通过对进一步过程的中止32实现对并入过程的中止决定64。由根据图2的图示得出，进行并入的车辆，在当前情况中是联网的本车辆24，不了解未联网的车辆26的意图并且因此不能规划该联网的本车辆的轨迹。相反，在根据图2的场景中应选择防御性变型方案，在该防御性变型方案结束时进行并入过程的中止32。
[0053]
在下面对本发明实施方式的说明中，用相同的附图标记标注相同或相似的元素，其中，在个别情况下省去对这些元素的重复说明。附图仅示意性地示出本发明的主题。
[0054]
图3示出与图1中已经阐述过的行驶场景类似的行驶场景。由根据图3的图示中可以得出，在这种情况中，驶入口18也被联网的本车辆24利用。该联网的本车辆遵循它的应有轨迹28。另一方面，通过实现为龙门式标志牌或发送器/接收器22的基础设施部件20，未联网的车辆26的经由mcm消息36传输的预测轨迹34通过该至少一个基础设施部件20发送给联网的本车辆24。因此，基于设置的闪光信号30，联网的本车辆24可以接收未联网的车辆26的车道变换意图，并因此继续该联网的本车辆自身的应有轨迹28并且并入到第三车道16，因为未联网的车辆26从第三车道16变换到中间的第二车道14上。根据图3中的图示，基于通过
至少一个基础设施部件20发送给联网的本车辆24的mcm信息36确保：联网的本车辆24验证它自己的应有轨迹28，并且在错误情况下也能够自行摒弃。在图3中所示出的场景中，由于预测轨迹34反馈给联网的本车辆24，应有轨迹28的中止32不会发生。
[0055]
由根据图1和3的场景的比较得出，所有车辆的行驶信息和规划通过呈龙门式标志牌/发射器/接收器22的构型的基础设施部件20传送给所有车辆。因此，对于联网车辆，即在当前情况中联网的本车辆24，存在自己的行驶信息或规划以及其它联网车辆的行驶信息和/或规划，这些车辆必须遵守这些行驶信息和/或规划。在未联网的车辆、例如未联网的车辆26的情况中，以“联网车辆、当前情况中的联网的本车辆24遵守它的应有轨迹28”为前提，行驶信息和/或规划包含预测，即预期行为。作为mcm消息36被反馈的该预测轨迹34被联网的本车辆24如下使用，以便识别通过基础设施部件20进行的策划的退化，即准确性变差。如果这些车辆中的一个车辆与它的行驶信息和/或它的规划有偏差，这是“至少一个基础设施部件20所期望的预期行驶状况发展将不再发生因而需要进行干预”的标志。在当前情况下，可以例如通过距离尺度的变化或通过违反走廊边界来确定有偏差。
[0056]
简单的行为预测、例如根据图3中的图示的预测轨迹34也可以由至少一个基础设施部件20通过扩展的cpm(协同感知消息)来发送。这例如包括：闪光灯状态(左和右)以及刹车灯状态。这些更复杂的行为预测也能通过mcm(机动协作消息)或轨迹或行驶走廊的其它形式的数据图像来传送。
[0057]
由图4中得出用于在基础设施系统40内为未联网的车辆26生成轨迹的过程和联网的本车辆24使用这种新获得信息的流程图。
[0058]
通过基础设施系统40的至少一个基础设施部件20，例如通过v2x调制解调器42以及通过合适的传感器44搜索46未联网的车辆26。在到这些未联网的车辆之后，就为在搜索46的范畴中所求取的未联网的车辆26生成行驶行为预测48。根据例如呈预测轨迹34构型的行驶行为预测48发送50这些预测轨迹34，例如作为mcm(机动协作消息)发送给联网的本车辆24。
[0059]
在至少一个基础设施部件20或基础设施系统40内，在基础设施系统40或该基础设置系统的至少一个基础设施部件20将预测轨迹34作为mcm消息36发送给联网的本车辆24之前，进行重复循环52或经历闭环，可选地在纳入机器学习过程54的情况下进行。通过规划轨迹比较器62将为所有车辆的全体56中的其它参与者所选择的规划轨迹与这些其它参与者的实际行驶机动动作进行比较。如果在规划轨迹比较器62中所协调的过程得出不一致性，则发生中止64或退化，即相应于应有轨迹28的规划行驶机动动作被削弱。
[0060]
由图5得出使用根据本发明所提出的方法进行的并入场景。图5中表明，由于在图4中说明的行驶状况10，另外的联网车辆70已经能够在较长时间内学习未联网的车辆26的行驶行为，例如在学习阶段72的范畴中学习。基于“另外的联网车辆70由于较长的学习阶段72而已知未联网的车辆26的行驶行为”的状况，另外的联网车辆70可以通过mcm消息36将这样的预测轨迹34告知给联网的本车辆24：在考虑闪光信号30的情况下未联网的车辆26以高概率采用该预测轨迹。因此，联网车辆24应遵循应有轨迹28；现在，基于通过另外的联网车辆70得到的、未联网的车辆26的预测轨迹34信息，该应有轨迹是对于联网的本车辆24来说是经验证的应有轨迹38。
[0061]
由图6得出，另外的联网车辆70具有车辆传感装置60。此外，另外的联网车辆70也
具有v2x接收调制解调器58或类似装置。通过车辆传感装置60，在学习阶段72期间观察未联网的车辆26的行驶行为。从已学到的信息中，对未联网的车辆26的行驶行为进行预测74。在学习过程76的范畴中，与通过车辆传感装置60所求取的数据、例如距离或超出行驶走廊或类似数据进行多次比较78。在对能从对未联网的车辆26行驶行为的预测74中推导出的预测轨迹34进行的比较78多次确定为正的情况下，未联网的车辆26的经验证的行驶行为预测被发送80给联网的本车辆24，例如如图5中示出。在根据图6的图示中，在学习阶段72期间在另外的联网车辆70中运行的学习过程76仅示意性地示出，并且可能包含在图6中没有考虑到的进一步细化。
[0062]
由根据图7的图示得出学习阶段72。由根据图7的图示得出，另外的基础设施部件82-该另外的基础设施部件是这里未详细示出的基础设施系统40的一部分-通过mcm消息36(机动协作消息)给联网的本车辆24传输86学习到的未联网的车辆26的行驶行为。根据图7中所示出的行驶状况10，联网的本车辆24接收通过未联网的车辆26的行驶行为给出的信息。由图7中所示出的场景可以得出，另外的基础设施部件82将学习到的未联网的车辆26的行为告知联网车辆、即当前情况下联网的本车辆24。在图7中所示出的场景中，基础设施系统40的布置在车道12、14、16的进一步走向中的第三基础设施部件84还没有发挥作用。
[0063]
而在图8中所示出的场景中示出，一旦自动化的联网的本车辆24已经到达另外的基础设施部件82的有效范围中，则联网的本车辆24将学习到的未联网的车辆26的行驶行为告知基础设施系统40的第三基础设施部件84。关于学习到的未联网的车辆26的行驶行为的信息优选经由mcm信息36(机动协作消息)传送给呈龙门式标志牌/发射器/接收器22构型的第三基础设施部件84。因此，另外的基础设施部件84了解未联网的车辆26的预测或预期行驶行为并且可以将该信息转发给另外的联网车辆70。
[0064]
由根据图9的图示中得出通过移动无线电连接90以及云连接88实现的替代的数据交换。如图9中所示出的那样，替代的数据交换被传送给共同的后端92。基础设施和车辆都借助云连接88连接到同一处理单元。这意味着，由车辆向云交流的信息也可供基础设施系统40的基础设施部件20、82、84使用，反之亦然。通过共同的后端92，联网的车辆、根据图9的图示中是联网的本车辆24，和基础设施部件、例如另外的基础设施部件82和第三基础设施部件84，可以交换学习到的未联网的车辆26行为，例如通过众包数据库94来交换，使得一旦观察到未联网的车辆26的行驶行为就可以提供给所有车辆的全体56中的多个车辆。由此，学习到的未联网的车辆26的行驶行为的传播可供更大量的另外的联网车辆70使用，使得针对未联网的车辆26的行驶行为可以实现明显更广泛的信息分布，这最终有助于改善流动交通中的轨迹和行驶行为以及行驶状况的稳健性，尤其是在联网车辆24，70的情况下。
[0065]
通过根据本发明所提出的方法，不仅基础设施系统40连同其基础设施部件20、82、84，而且另外的联网车辆70可以传播未联网的车辆26的预测轨迹34。对此的前提条件是，对应的联网车辆24、70能够已经观察到未联网的车辆26一段时间。这例如在两个车辆以相似速度驶过同一路线区段，即具有多个车道12、14、16的同一道路区段时是可行的。该时间段被利用，使得另外的联网车辆70或联网的本车辆24学习到未联网的车辆26的行驶方式并且将该行驶方式或者转发给基础设施系统40的基础设施部件20、82、84或转发给另外的联网车辆70。该学习过程可以迭代地被转发和改进，其方式是，创建了未联网的车辆26的行驶行为预测48的另外的联网车辆70将该数据与另一车辆或基础设施系统40分享，或反之。由此，
能实现明显更稳健且更安全的机动动作协调。在车对车机动动作协调分散地进行的情况下应保持：联网车辆24、70现在知道未联网的车辆26的行驶信息和/或规划，并且在连接中断的情况下如果未联网的车辆26没有遵守它的预测轨迹34也能够确知。在中央的基于基础设施的机动动作协调的情况下应保持：基础设施系统40的基础设施部件20、82、84现在具有关于未联网的车辆26的行为和驾驶策略的显著改进的预先了解，因为另外的联网车辆70可以与基础设施系统40或其基础设施部件20、82、84分享它们所学习的与此相关的知识。此外，可以通过联网的本车辆24或另外的联网车辆70将该知识传输给距离更远的基础设施部件82、84。
[0066]
关于未联网的车辆26的行驶行为的信息从另外的联网车辆70发送给联网的本车辆24。这种数据传送可以以多种形式实现：一方面，可以通过v2x发送出mcm消息36(机动协作消息)，该mcm消息像是由未联网的车辆26发送出去的那样表现。例如通过不说明参考轨迹而是替代地说明多个替代轨迹，可以反映多种模式。替代地，可以限定新的v2x消息，在该v2x消息中可以收集和传输所有行驶行为信息。最后，可以通过移动无线电连接90或云连接88访问众包数据库94，在该众包数据库中收集关于所有车辆的全体56中的全部车辆的行驶行为信息的数据。最后，在简单场景下，带有附加信息、例如闪光器状态或刹车灯的扩展cpm(协同感知消息)可能就足够了。
[0067]
为了使这些收集到的行驶信息或学习到的行驶行为是可信且有意义的，必须确保：联网车辆、在当前情况中另外的联网车辆70能够已经观察到未联网的车辆26一段时间并且在学习过程76的学习阶段72的范畴中已能学习到该未联网的车辆的行驶方式，或者存在实施特定驾驶动作的具体线索，例如设置闪光信号30。
[0068]
为了检验：行驶行为或行驶行为预测的创建48是否正确，采用迭代方法。对未联网的、被观察的车辆26的在过去预测的规划在其真实性方面进行探究。除了重复循环52以外，为此也可以使用机器学习过程54。为了交换关于行驶行为的知识，这样收集信息，这些信息给出关于攻击性/防御性的加速行为、车道变换频度、公益性、其他交通参与者的并入或类似信息的情况。
[0069]
根据本发明所提出的方法可以以有利方式也被用于在联网车辆24、26、70和基础设施系统40的基础设施部件20、82、84之间交换行为预测，并且由此在访问众包数据库94的情况下开始迭代的学习过程76。在发送有效范围受限的情况下，如在图7和8中所示出的那样，可以通过dsrc/its-g5/802.11p/802.11bd或c-v2x/2te-v2x/5g-v2x以两个步骤进行直接通信。互动不必强制性地在基础设施系统40和车辆24、70之间进行，而是也可以从基础设施部件82到基础设施部件84或从车辆到车辆进行。
[0070]
本发明不限于在这里所说明的实施例和其中强调的方面。相反，在通过权利要求所给定的范围内能实现在本领域技术人员惯用手段范畴内的多种改型。

技术特征：

1.用于运行联网的本车辆(24)的方法，该联网的本车辆与至少一个基础设施部件(20，82，84)和/或至少一个另外的联网车辆(70)交换行驶信息和/或规划，所述方法至少具有以下方法步骤：a)除了为所述联网的本车辆(24)确定的行驶信息和/或规划，尤其是机动动作、轨迹或行驶走廊以外，所述至少一个基础设施部件(20，82，84)和/或所述至少一个另外的联网车辆(70)也将所述行驶信息和/或规划传送给车辆全体(56)和/或基础设施部件(20，82，84)；b)根据方法步骤a)传输的行驶信息和/或规划，尤其是传输给所有车辆全体(56)的机动动作、轨迹或行驶走廊，包含对被观察的车辆(26)的预期行驶行为的预测，，c)所述联网的本车辆(24)接收根据方法步骤a)传输的行驶信息和/或规划并且使用这些行驶信息和/或规划，以便改进机动动作协调的稳健性和安全性。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述联网的本车辆(24)行驶期间，该联网的本车辆基于它的车辆传感装置(60)的数据和/或作为v2x数据所接收的行驶信息和/或规划，检验：所有车辆全体(56)是否遵循传送给这些车辆的行驶信息和/或规划。3.根据权利要求1和2所述的方法，其特征在于，如果确定有碰撞，所述联网的本车辆(24)与从基础设施部件(20，82，84)接收到的中止消息无关地识别到该联网的本车辆的应有轨迹(28)的中止(32)。4.根据权利要求1至3所述的方法，其特征在于，在车辆全体(56)中的一个车辆有干扰或机动动作改变的情况下，将此告知所有车辆，使得作为对策：-要么进行所述联网的本车辆(24)的内部机动动作规划，-要么驾驶员接管对所述联网的本车辆(24)的引导，-要么将更新的行驶信息和/或规划传送给所述联网的本车辆(24)。5.根据权利要求1至4所述的方法，其特征在于，所述联网的本车辆(24)使用未联网的车辆(26)的行驶信息和/或规划，以便识别通过所述至少一个基础设施部件(20、82、84)进行的行驶事件策划的退化。6.根据权利要求1至5所述的方法，其特征在于，在车辆与它的预给定的行驶信息和它的规划或它的应有轨迹(34)有偏差的情况下，将通过所述至少一个基础设施部件(20，82，84)预期的行驶状况描述被摒弃并且进行干预。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，通过确定车辆之间的距离的变化和/或通过扩宽行驶走廊来确定所述偏差。8.根据权利要求1至7所述的方法，其特征在于，根据方法步骤c)协作性的机动动作规划考虑行驶信息和/或规划，尤其是机动动作、轨迹和/或行驶走廊，所述行驶信息和/或规划通过mcm消息划通过mcm消息传送，所述mcm消息能够为所述车辆全体(56)实现行驶事件策划。9.根据权利要求1至8所述的方法，其特征在于，对为所述联网的本车辆(24)所确定的行驶信息和/或规划、尤其是机动动作、轨迹和行驶走廊的有效性始终执行车辆内部监控，与来自所述基础设施部件(20、82、84)还是来自另外的联网车辆(70)无关。10.根据权利要求1至9所述的方法，其特征在于，在行驶状况(10)期间，联网的本车辆(24)或另外的联网车辆(70)经历学习阶段(72)，在该学习阶段期间创建对未联网的车辆
(26)或另外的联网车辆(70)的行驶行为预测(48)。11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，在存在多次正的比较(78)的情况下，在所述mcm消息(36)的范畴中，将被观察的未联网的车辆(26)的所求取的行驶行为预测(48)或预测轨迹(34)传送给所述联网的本车辆(24)或至少一个基础设施部件(20，82，84)。12.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，在所述学习阶段(72)期间，关于以下方面观察所述未联网的车辆(26)的行驶行为：-攻击性/防御性的加速行为；-在车道(12，14，16)之间进行的车道变换的频度；-公益性；-其它车辆的并入行为；-交通规则的遵守；-与其它车辆的距离；-在车道中横向放置的倾向。13.根据权利要求1至12所述的方法，其特征在于，被观察的未联网的车辆(26)的所创建的行驶行为预测(48)、预测轨迹(34)借助以下方式在所述车辆全体(56)的车辆之间或与基础设施部件(20、82、84)之间或从车辆到车辆进行交换：-按照dsrc/its-g5/802.11p/802.11bd或c-v2x/lte-v2x/5g-v2x的具有有限的发送有效范围的直接通信；-从一个基础设施部件(82)到另一基础设施部件(84)，或-经由4g/5g网络中的连接到云(88)上的移动无线电连接(90)。14.根据权利要求1至13所述的方法，其特征在于，另外的联网车辆(70)将被观察的未联网的车辆(26)的被学习的行驶行为预测(48)发送给所述联网的本车辆(24)，或者-通过经由传送机动协作消息(mcm)(36)连同参考轨迹和该参考轨迹的多个替代轨迹实现的v2x数据交换，或-通过连接到云(88)上的移动无线电连接(90)；-通过众包数据库(94)或-通过15.根据权利要求1至14中任一项所述的方法，其特征在于，所述联网的本车辆(24)在所述mcm消息(36，86)的范畴中向所述至少一个基础设施部件(20，82，84)和/或来自所述车辆全体(56)的另外的联网车辆(70)传输被观察的未联网的车辆(26)的被学习的预测轨迹(34)。16.用于联网的本车辆(24)的驾驶辅助系统，该驾驶辅助系统设置为用于执行根据权利要求1至15中任一项所述的方法。17.车辆，所述车辆具有根据权利要求16所述的至少一个驾驶辅助系统。

技术总结

本发明涉及一种用于运行联网的本车辆的方法，该联网的本车辆与至少一个基础设施部件和/或至少一个另外的联网车辆交换行驶信息和/或规划。除了为联网的本车辆确定的行驶信息和/或规划，尤其是机动动作、轨迹或行驶走廊以外，至少一个基础设施部件和/或至少一个另外的联网车辆也将行驶信息和/或规划传送给车辆的全体和/或基础设施部件。这些行驶状况和/或规划包含对被观察车辆的预期行驶行为的预测，行驶信息和/或规划被传输给车辆的全体。联网的本车辆接收根据方法步骤a)传输的行驶信息和/或规划并且使用这些行驶信息和/或规划，以便改进机动动作协调的稳健性和安全性。本发明还涉及一种驾驶辅助系统以及车辆。明还涉及一种驾驶辅助系统以及车辆。明还涉及一种驾驶辅助系统以及车辆。