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Dokumentenidentifikation DE102005044486A1 29.03.2007
Titel Verfahren zur Detektion des Oberflächenzustandes einer Fahrbahn, sowie Detektionssystem und Fahrerassistenzsystem zur Umsetzung des Verfahrens
Anmelder DaimlerChrysler AG, 70567 Stuttgart, DE
Erfinder Gehring, Ottmar, Dr.-Ing., 71394 Kernen, DE;
Paasche, Sascha, Dr.-Ing., 73732 Esslingen, DE;
Spiegelberg, Gernot, Prof. Dr.-Ing., 71296 Heimsheim, DE;
Sulzmann, Armin, Dr.-Ing., 68723 Oftersheim, DE;
Holzmann, Frédéric, Dipl.-Ing., 70597 Stuttgart, DE;
Schwarzhaupt, Andreas, Dr.-Ing., 76829 Landau, DE
DE-Anmeldedatum 16.09.2005
DE-Aktenzeichen 102005044486
Offenlegungstag 29.03.2007
Veröffentlichungstag im Patentblatt 29.03.2007
IPC-Hauptklasse G01B 11/30(2006.01)A, F, I, 20051017, B, H, DE
IPC-Nebenklasse G01W 1/00(2006.01)A, L, I, 20051017, B, H, DE   
Zusammenfassung Ein Fahrer muss jederzeit den Zustand der Fahrbahnoberfläche berücksichtigen, um einen entsprechenden Sicherheitsabstand einzuhalten, aber auch um seine Bremsmanöver zu optimieren. Auf nasser oder sogar eisglatter Fahrbahn können Fahrzeuge nicht so gut bremsen wie auf trockener, einwandfreier Fahrbahn. Der Anhalteweg kann je nach Zustand der Fahrbahnoberfläche um mehrere Meter variieren.
Der Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde, ein alternatives Verfahren zur Detektion des Oberflächenzustands einer Fahrbahn vorzuschlagen. Weiterhin liegt der Erfindung die Aufgabe zugrunde, ein entsprechendes Detektionssystem sowie ein verbessertes Fahrerassistenzsystem zu entwerfen.
Hierzu wird ein Verfahren zur Detektion des Oberflächenzustands einer Fahrbahn 11 vorgeschlagen, wobei eine Grobbestimmung des Oberflächenzustands durch eine Ermittlung der Witterungsbedingungen erfolgt und wobei eine Feinbestimmung des Oberflächenzustands durch Auswertung von statistischen Kenngrößen eines Kamerabildes 10 der Fahrbahn 11 und/oder eines Teilbereichs davon erfolgt.

Beschreibung[de]

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Detektion des Oberflächenzustands einer Fahrbahn, ein entsprechendes Detektionssystem sowie ein Fahrerassistenzsystem.

Ein Fahrer muss jederzeit den Zustand der Fahrbahnoberfläche berücksichtigen, um einen entsprechenden Sicherheitsabstand zum nächsten Verkehrsteilnehmer einzuhalten, aber auch um seine Bremsmanöver zu optimieren. Auf nasser oder sogar eisglatter Fahrbahn können Fahrzeuge nicht so gut bremsen wie auf trockener, einwandfreier Fahrbahn. Der Anhalteweg kann je nach Zustand der Fahrbahnoberfläche um mehrere Meter variieren.

Zur Detektion des Oberflächenzustands einer Fahrbahn sind mehrere Verfahren bzw. Vorrichtungen bekannt:

Die Druckschrift DE 3738221 C2 behandelt ein Verfahren und eine Einrichtung zum Erkennen des Zustandes einer Straße. Hierbei ist vorgesehen, dass über eine Laufzeitmessung von ausgesendeten Strahlen, die an der Fahrbahnoberfläche gestreut oder reflektiert werden, die Fahrbahnbeschaffenheit erkannt wird.

Die Druckschrift DE 19730414 A1 betrifft ein Verfahren und eine Vorrichtung zur vorausschauenden Fahrbahnbeurteilung. Es handelt sich hierbei um ein kameragestütztes Detektionssystem, wobei ein auf die Fahrbahn projiziertes, geometrisches Lichtmuster durch ein Triangulationsverfahren ausgewertet wird.

Der Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde, ein alternatives Verfahren zur Detektion des Oberflächenzustands einer Fahrbahn vorzuschlagen. Weiterhin liegt der Erfindung die Aufgabe zugrunde, ein entsprechendes Detektionssystem sowie ein verbessertes Fahrerassistenzsystem zu entwerfen.

Diese Aufgabe wird durch ein Verfahren gemäß Anspruch 1, ein Detektionssystem nach Anspruch 15 und ein Fahrerassistenzsystem nach Anspruch 18 gelöst. Die Merkmale der Unteransprüche betreffen bevorzugte Ausführungen der Erfindung.

Das erfindungsgemäße Verfahren dient zur Detektion des Oberflächenzustands einer Fahrbahn. Hierzu wird zunächst eine Grobbestimmung des Oberflächenzustands durch eine Ermittlung der Witterungsbedingungen durchgeführt. Die Witterungsbedingungen können dabei globale Witterungsbedingungen, wie z.B. Regen, Sonnenschein, Frost, Außentemperatur etc. und/oder lokale Witterungsbedingungen, wie z.B. Witterungsbedingungen auf der Fahrbahn und/oder in einem Fahrbahnbereich, betreffen.

In einem weiteren Schritt erfolgt eine Feinbestimmung des Oberflächenzustands und zwar erfindungsgemäß durch Auswertung von statistischen Kenngrößen eines Kamerabildes der Fahrbahn und/oder eines Teilbereichs davon. Vorzugsweise ist die Umgebung passiv und/oder gleichmäßig beleuchtet. Passive Beleuchtung bedeutet hierbei, dass die Fahrbahn durch Umgebungslicht, wie z.B. Sonnenlicht, Straßenlaternen, Reflexion von Scheinwerfern entgegenkommender Fahrzeuge etc. beleuchtet ist. Insbesondere wird bei dem erfindungsgemäßen Verfahren keine Lichtquelle mit strukturierten Lichtmuster zur Beleuchtung der Fahrbahn und/oder der Umgebung verwendet. Die statistischen Kenngrößen werden von der Bildwertverteilung innerhalb des Kamerabildes oder eines Teilbereichs davon abgeleitet.

Der Erfindung liegt dabei die Überlegung zugrunde, dass der Mensch unbewusst mehrere Methoden einsetzt, um einen Gesamteindruck vom Oberflächenzustand der Fahrbahn zu erhalten. Derartige Methoden werden bei dem erfindungsgemäßen Verfahren ebenfalls verwendet und zusammengeführt.

Bei einer vorteilhaften Ausführungsform der Erfindung wird, vorzugsweise in einem Vorverarbeitungsschritt, aus dem Kamerabild ein Fahrbahnbereich und/oder relevante Bereiche extrahiert. Hierzu werden beispielsweise Straßenunebenheiten oder Bereichsgrenzen automatisch registriert, um die Straße besser in Untereinheiten und/oder relevante Bereiche aufgliedern zu können. Vorzugsweise werden die Bereichsgrenzen von Pfützen, Rissen etc. zusammen mit ihrer Position aufgezeichnet. Diese Vorverarbeitung hilft, wenig logische Berechnung zu vermeiden, weil das Bild zunächst nach aufschlussreichen Bereichen aufgeschlüsselt wird. Insbesondere ist vorgesehen, dass die Fahrbahnmarkierung und/oder Grenzen von Pfützen und andere Bereichsgrenzen erkannt werden.

Bei einer bevorzugten Ausführungsform umfassen die statistischen Kenngrößen die Fehlerdichte und/oder die Fehlerdichteverteilung in dem Kamerabild und/oder Teilbereichen davon. Insbesondere umfassen die statistischen Kenngrößen die Fehlerdichte und/oder Fehlerdichteverteilung in dem erkannten Fahrbahnbereich und/oder in den relevanten Bereichen des Kamerabildes.

Die Fehlerdichte ist insbesondere ein Maß für die Gleichmäßigkeit der Bildwertverteilung in dem betrachteten Bereich des Kamerabildes. Sie kann beispielsweise ermittelt werden, indem die räumlichen Ableitungen in dem betrachteten Bereich des Kamerabildes gebildet werden, wie es beispielsweise bei Kantenfilter bekannt ist, und Pixel, denen ein Wert für die Ableitungen zugeordnet ist, der größer als ein Grenzwert ist, als Fehler zu behandeln. Alternativ oder ergänzend kann für den betrachteten Bereich eine Verteilung erstellt werden, in der beispielsweise die Verteilung der Intensitätswerte der Pixel und/oder der zugeordneten räumlichen Ableitungen aufgetragen ist. Aus dieser Fehlerdichteverteilung können statistische Kenngrößen, wie z.B. Verteilungs- oder Streubreite, Maximalwert, Mittelwert abgeleitet werden.

Es liegt eine bevorzugte Weiterbildung der Erfindung vor, wenn die Witterungsbedingungen in eine Gruppe von Oberflächengrobzuständen eingeteilt werden. Vorzugsweise ist vorgesehen dass diese Gruppe eisglatte, schneeglatte, nasse und/oder trockene Oberflächengrobzustände und/oder Sondergrobzustände umfasst. In Weiterführung des erfinderischen Grundgedankens erfolgt bei der Grobbestimmung des Oberflächenzustands zunächst eine simple Einteilung der lokalen und/oder globalen Witterungsbedingungen.

Für die Entscheidung über den vorliegenden Oberflächengrobzustand können eine Vielzahl von Indikatoren alternativ oder ergänzend verwendet werden:

Es ist vorstellbar, dass der Oberflächengrobzustand „schneeglatte Fahrbahn" durch Auswertung der Fahrbahnfarbe erfolgt. Dies wird besonders vereinfacht, falls das Kamerabild als Farbbild ausgebildet ist.

Es ist vorstellbar, dass eine Unterscheidung zwischen den Oberflächengrobzuständen "schneeglatte Fahrbahn" und "nasse Fahrbahn" erfolgt, indem die Intensitätsverteilung eines oder des Kamerabildes ausgewertet wird. Vorzugsweise ist das Kamerabild als Abbildung der Umgebung im Infrarotnahbereich ausgebildet. Insbesondere im Infrarotnahbereich wird Licht von Wasser absorbiert und von Schnee oder Eis reflektiert, so dass Bereiche mit hoher Intensität Schnee- und/oder Eisflecken und/oder Bereiche mit niedriger Intensität Wasserbereichen, insbesondere Pfützen, zugeordnet werden. Vorzugsweise kann ein Kamerabild im sichtbaren Bereich und ein Kamerabild im nahen Infrarotbereich aufgenommen werden und eine Unterscheidung zwischen dem Oberflächengrobzuständen auf Grund der unterschiedlichen Absorptionen und Reflexionen von Wasser, Eis und Schnee in den beiden Wellenlängenbereichen erfolgen.

Es ist vorstellbar, dass die Detektion des Oberflächengrobzustandes "nasse Fahrbahn" und/oder "Wasser auf Fahrbahn" indirekt durch Erkennung von Wassertropfen auf der Scheibe und/oder in der Luft durchgeführt wird. Die Wassertropfen werden in dem Kamerabild beispielsweise über eine sich insbesondere über die Zeit ändernde Unschärfe erkannt.

Es ist vorstellbar, dass die Detektion des Oberflächengrobzustandes eine Pfützen- und/oder Schneefleckenerkennung aufweist, wobei die Erkennung über Auswertung der Bildkontinuität des Kamerabildes durch Erfassung der Kontrastunterschiede erfolgt. Insbesondere ist vorgesehen, das ursprüngliche Kamerabild zeilenweise auf Intensitätssprünge zu untersuchen, insbesondere, indem Maxima in dem Betrag der Ableitung des Zeilenintensitätsverlaufs ermittelt werden. Bei dieser Art der Detektion können beispielsweise Pfützen entweder – aufgrund der Absorption – als intensitätsschwache Bereiche oder – aufgrund der gerichteten Reflexion beispielsweise des Lichts eines entgegenkommenden Fahrzeugs – als intensitätsstarke Bereiche entdeckt werden.

Es ist vorstellbar, dass eine Unterscheidung zwischen den Oberflächengrobzuständen "schneeglatte Fahrbahn", eisglatte Fahrbahn" und "nasse Fahrbahn" erfolgt, indem die Signale eines Radars ausgewertet werden, insbesondere kann durch Auswertung von Radarsignalen eine Unterscheidung zwischen einer Pfütze und einem Eisflecken auf einer Fahrbahn erfolgen.

Es ist vorstellbar, dass die Witterungsbedingungen durch weitere Sensoren ermittelt werden, so zum Beispiel Außenthermometer, Regensensor etc. Weiterhin ist es vorstellbar, dass die Witterungsbedingungen über Schnittstellen von externen Datenbanken oder Informationsdiensten abgefragt werden.

Bei einer bevorzugten Ausführungsform erfolgt die Feinbestimmung des Oberflächenzustands in Abhängigkeit des Oberflächengrobzustandes. Insbesondere ist die Information über den Oberflächengrobzustand eine zwingend notwendige Eingabe für die Feinbestimmung des Oberflächenzustands. Bevorzugt wird als Oberflächenzustand der Reibungskoeffizienten der Fahrbahn detektiert und/oder abgeleitet.

Bei einer besonders bevorzugten Ausführungsform werden einer Einrichtung, z.B. einem Klassifikationssystem, die statistischen Kenngrößen und entweder Daten über lokale und/oder globale Witterungsbedingungen oder über den ermittelten Oberflächengrobzustand übergeben. Die Einrichtung ordnet den übergebenen Daten einen Wert für den Reibungskoeffizienten der Fahrbahn zu.

Die der Erfindung zu Grunde liegende Aufgabe wird auch durch ein Detektionssystem zur Detektion des Oberflächenzustands einer Fahrbahn mit einer Kamera und einer Auswerteeinrichtung gemäß Anspruch 15 gelöst. Erfindungsgemäß ist vorgesehen, dass die Auswerteeinrichtung zur Durchführung des oben beschriebenen Verfahrens ausgebildet ist.

Bei der Kamera handelt es sich vorzugsweise um eine Infrarotnahkamera, die in einem Bereich zwischen 700 Nanometer und 1000 Nanometer empfindlich ist. Alternativ oder ergänzend kann eine Farbbildkamera und/oder eine Graubildkamera jeweils für den sichtbaren Bereich vorgesehen sein.

Bei einer bevorzugten Ausführungsform ist die Auswerteeinrichtung mit weiteren Sensoren zur Bestimmung der lokalen und/oder globalen Witterungsbedingungen verschaltet.

Schließlich wird das der Erfindung zu Grunde liegende Problem auch durch ein Fahrerassistenzsystem gemäß Anspruch 18 gelöst, welches insbesondere als ABS (Antiblockiersystem) oder ASR (Antischlupfregelung) ausgebildet ist. Vorzugsweise umfasst das Fahrerassistenzsystem das erfindungsgemäße Detektionssystem.

Vorzugsweise werden die Parameter für eine Schlupfregelung in Abhängigkeit des ermittelten Oberflächenzustands, insbesondere in Abhängigkeit des Reibungskoeffizienten der Fahrbahn eingestellt. Diese Ausbildung der Erfindung hat den Vorteil, dass als Grenzwert zur Aktivierung einer Anti-Schlupfregelung nicht wie bisher ein fester Grenzwert von z.B. 13% Schlupf eingestellt ist, sondern dieser Grenzwert dynamisch in Abhängigkeit des Oberflächenzustands, insbesondere des Reibungskoeffizienten der Fahrbahn, einstellbar ist und/oder eingestellt wird.

Weitere Einzelheiten, Merkmale, Merkmalskombinationen, Vorteile und Wirkungen auf der Basis der Erfindung ergeben sich aus der nachfolgenden Beschreibung der bevorzugten Ausführungsbeispiele der Erfindung und aus den Zeichnungen. Diese zeigen jeweils in schematischer Darstellung:

1 ein schematisches Ablaufdiagramm eines Ausführungsbeispiels des erfindungsgemäßen Verfahrens;

2 ein schematisches Blockdiagramm eines Ausführungsbeispiels des erfindungsgemäßen Fahrerassistenzsystems;

3 ein Grauwertbild einer Fahrbahn zur Illustration des Verfahrens in 1 mit der Vorrichtung in 2;

4 die Ableitung des Bildes in 3 mit detektierten, relevanten Bereichen;

5 die Ableitung des Bildes in 3, mit Bereichen zur Bestimmung der Fehlerdichte;

6 die Ableitung einer Bildzeile in 3 zur Illustration eines Verfahrens zur Detektion einer Pfütze;

7 der Verlauf der Fehlerdichte in den Bereichen zur Bestimmmung der Fehlerdichte in 5;

8 eine Bereichsmatrix zur Illustration der Feinbestimmung des Fahrbahnzustandes bei dem Verfahren in 1;

9 ein Diagramm in dem der Schlupf gegen den Reibungskoeffizienten für verschiedene Witterungsbedingungen aufgetragen ist.

Einander entsprechende Teile, Verfahrensabschnitte oder Größe sind in allen Figuren mit den gleichen Bezugszeichen versehen.

Die 1 zeigt ein schematisches Ablaufdiagramm eines ersten Ausführungsbeispiels des erfindungsgemäßen Verfahrens.

In dem Verfahrensabschnitt A wird mittels einer Kamera 1 (2) ein Kamerabild der Fahrzeugumgebung, insbesondere mit Blickrichtung in Fahrtrichtung aufgenommen. Ein beispielhaftes Kamerabild 10 ist in 3 dargestellt und zeigt einen typischen in Fahrtrichtung vor einem Fahrzeug liegenden Straßenverlauf mit einer Fahrbahn 11.

In einem Verfahrensabschnitt B wird das Kamerabild an eine Auswerteeinrichtung 2 (2) übergeben, in der in einem Verfahrensabschnitt C die Bestimmung des Oberflächenzustandes der Fahrbahn 11 in 3 erfolgt.

Zunächst wird die Vorverarbeitung des Bildes durchgeführt. Hierzu werden mittels digitaler Bildverarbeitung Bereichsgrenzen in dem Kamerabild 10 in 3 herausgearbeitet, wofür beispielsweise eine Ableitung des Kamerabildes 10 berechnet wird. Das Kamerabild 10 wird in aufschlussreiche Bereiche unterteilt, wobei anhand des vorverarbeiteten Kamerabildes 10 Fahrbahnmarkierung erfasst, sonstige Straßenunebenheiten oder Bereichsgrenzen sowie Grenzen von Pfützen, Rissen und Ähnlichem detektiert und zusammen mit ihrer Position aufgezeichnet werden.

Ein Beispiel für ein vorverarbeitetes Kamerabild 10 ist in 4 als Kantenbild 12 dargestellt, wobei der Straßenverlauf 11 als etwa dreieckiger, nierenförmiger Bereich 13 und zudem eine gezackte Grenzlinie 14 erfasst wurde. Durch diesen Vorverarbeitungsschritt wird sichergestellt, dass die Bestimmung des Oberflächenzustands nur in logisch sinnvollen Bereichen des Kamerabildes 10 durchgeführt wird.

Die detektierten Fahrbahnbereiche und/oder relevanten Bereiche werden anschließend weiter analysiert:

Es erfolgt eine Grobbestimmung des Oberflächenzustands und zwar durch Bestimmung der lokalen und/oder globalen Witterungsbedingungen. Hierzu werden eine Vielzahl von Indikatoren herangezogen, vorzugsweise Indikatoren, die durch Auswertung des Kamerabildes 10 erhältlich sind.

Ein erster Indikator ist die Nutzung der Straßenfarbe in dem Kamerabild 10 zur Erkennung von Schnee. Schnee wird als intensitätsstarker Bereich in einem Grauwertbild und/oder als weißer Bereich in einem Fahrbild erkannt. Zudem ist es möglich, dass unterschiedliche Absorptions- bzw. Reflexionsverhalten von Wasser und Schnee bei der Auswertung zu berücksichtigen und somit festzustellen, ob sich Wasser oder Schnee auf der Straße befindet. Vorzugsweise wird für diesen Zweck ein Kamerabild 10, welches im nahen Infrarotbereich aufgenommen ist, verwendet, da das unterschiedliche optische Verhalten in diesem Wellenlängenbereich besonders stark hervortritt. Bei alternativen Ausführungsformen ist es auch möglich, dass der gleiche Bereich der Fahrzeugumgebung bei zwei unterschiedlichen Wellenlängenbereichen, insbesondere sichtbaren und nahem infraroten Wellenlängenbereich, erfasst wird und durch einen Vergleich der Intensitäten in den zwei unterschiedlichen Wellenlängenbereichen Rückschlüsse auf das Vorhandensein von Wasser oder Schnee auf der Fahrbahn gezogen werden.

Ein zweiter Indikator ist die Detektion von Regentropfen. Beispielsweise werden Regentropfen direkt z.B. auf einer Autoscheibe erkannt oder indirekt durch eine zeitlich variierende Änderung der Schärfe von Kamerabildern der Fahrzeugumgebung, die nacheinander aufgenommen worden sind.

Ein dritter Indikator für die Erkennung von Wasserpfützen oder Schneeflecken ist die Erfassung einer fehlenden Bildkontinuität durch die Erfassung der Kontrastunterschiede. Beispielsweise wird von dem Bildwertverlauf einer Bildzeile 15 (3) die Ableitung gebildet und an Hand von Extrema eine Wasserpfütze oder ein Schneeflecken detektiert.

Eine beispielhafte Auswertung der Bildzeile 15 in 3 zeigt das Diagramm in 6. Auf der X-Achse des Diagramms in 6 ist die Position senkrecht zur Fahrtrichtung aufgetragen, auf der Y-Achse ist der Betrag der Ableitung des Bildwertverlaufs der Bildzeile 15 aufgetragen.

Der Kurvenverlauf weist zwei Maxima 16 und 17 auf, die zusammen einen Hinweis auf eine Wasserpfütze darstellen.

Weitere Indikatoren können entweder aus dem Kamerabild 10 abgeleitet werden oder durch die Verwendung von weiteren Sensoren, wie z.B. Radar zur Unterscheidung von Wasser- und Eisbereichen, Außenthermometer zur globalen Temperaturbestimmung etc. gebildet werden.

Parallel oder ergänzend zur Grobbestimmung des Oberflächenzustands werden statistische Kenngrößen der Fehlerdichte in Fahrbahnbereichen und/oder relevanten Bereichen ermittelt. Hierzu werden der Fahrbahnbereich und/oder die relevanten Bereiche in mehrere Unterbereiche unterteilt, wobei für jeden Unterbereich die Fehlerdichte bestimmt wird. Eine beispielhafte Unterteilung des Fahrbahnbereichs 11 in vier Unterbereiche 18 ist in 5 dargestellt. Die vier Unterbereiche 18 repräsentieren Straßenabschnitte, die das eigene Fahrzeug im weiteren Fahrtverlauf befahren wird.

Für jeden Unterbereich werden statistische Kenngrößen der Fehlerdichte ermittelt, indem beispielsweise die den Pixeln zugeordnete Ableitungswerte in dem Kantenbild 12 in 4 für jeden Unterbereich ausgewertet werden. Als relevante statistische Kenngrößen werden dabei der Mittelwert, der Maximalwert oder die Streubreite der Werte herangezogen.

Die Erfindung geht dabei von der Überlegung aus, dass bei kalibrierter Kamera und ebener Straße jeder Bildzeile in dem Kamerabild 10 ein realer Fahrbahnbereich zugeordnet ist. Die in dem Bild gemessenen Unstetigkeiten, hier auch als Fehler bezeichnet, und deren Verteilung entsprechen somit planaren Fehlern auf der Fahrbahn bzw. deren Verteilung vor dem Fahrzeug. Aus dieser Überlegung heraus sollte es klar sein, dass der erfinderische Gedanke sich nicht auf die Auswertung des Kantenbilds 12 beschränkt, sondern jede Auswertung umfasst, die als Maß für Unstetigkeiten oder Fehler auf der Fahrbahn 11 geeignet ist.

Eine beispielhafte Auswertung der Fehlerdichte ist in dem Diagramm in 7 gezeigt wobei auf der X-Achse der Abstand d auf vom eigenen Fahrzeug und auf der Y-Achse die Fehlerdichte rho/m aufgetragen ist. Der Kurvenverlauf 19 der Fehlerdichte wurde in dem Diagramm in 7 stark gefiltert, um beispielsweise durch Vibrationen im Fahrerhaus des eigenen Fahrzeugs verursachte Rauschfehler zu eliminieren. Die Doppellinie 20 repräsentiert die gefilterten Werte der Fehlerdichte.

In einem weiteren Schritt innerhalb des Verfahrensabschnitts C erfolgt die Datenzusammenführung und die Auswertung der Ergebnisse der Grobbestimmung des Oberflächenzustands sowie der Ermittlung von statistischen Kenngrößen der Fehlerdichte. Hierzu wird die Fehlerdichte in Bezug zu den Informationen über den Oberflächengrobzustandes gebracht. Die Ergebnisse bezüglich des Oberflächengrobzustandes erlauben also, den Fahrbahnzustand im Hauptbereiche einzuteilen. In der 8 ist eine derartige Einteilung des Fahrbahnzustands in Hauptbereiche dargestellt. Die Hauptbereiche sind als eisglatte, schneeglatte, nasse, trockene Fahrbahn und Sonderfälle eingeteilt.

Eine Unterscheidung zwischen einer eisglatten und schneeglatten Fahrbahn erfolgt beispielsweise über die Farbe des relevanten Bereichs, also über den ersten Indikator.

Eine Unterscheidung zwischen schneeglatter und nasser Fahrbahn erfolgt zum Beispiel über die Detektion von Wasser oder Wassertropfen gemäß dem zweiten und/oder dritten Indikator.

Die Feinbestimmung des Fahrbahnzustandes, insbesondere die Bestimmung des Reibungskoeffizienten, erfolgt durch Vergleich der ermittelten statistischen Kenngrößen der Fehlerdichte mit hinterlegten Tabellen und/oder Mustern unter Berücksichtigung des Oberflächengrobzustandes.

Bei der Feinbestimmung des Fahrbahnzustandes wird also davon ausgegangen, dass es nicht ausreicht, die Fehlerdichte zu kennen, um den Reibungskoeffizienten direkt messen zu können. Vielmehr muss die Fehlerdichte oder die statistischen Kenngrößen der Fehlerdichte in Bezug zu den Oberflächengrobzuständen gesetzt werden, um eine verlässliche Auswertung zu erhalten.

Anschließend wird der Wert des Reibungskoeffizienten zur weiteren Verarbeitung übergeben.

Die 2 zeigt in schematischer Blockdarstellung ein Ausführungsbeispiel für ein erfindungsgemäßes Fahrerassistenzsystem 3. Das Fahrerassistenzsystem 3 umfasst eine Kamera 1 und eine Auswerteeinheit 2, die zusammen ein Detektionssystem 4 zur Detektion des Oberflächenzustands einer Fahrbahn bilden, sowie ein Antiblockier- und/oder Antischlupfregelungsystem 5.

Die Kamera 1 kann in einem Fahrzeug an beliebiger Stelle angebracht werden, eine mittige Anordnung in dem Fahrzeug ist nicht erforderlich. Die Kamera 1 kann also als Standardkamera in einem LKW im Bereich der Fahrerkabine angeordnet sein oder bei einem PKW beispielsweise hinter dem Innenrückspiegel. Der Beobachtungswinkel der Kamera 1 ist ebenfalls frei wählbar, bevorzugt wird die Kamera 1 mit Blickrichtung geradeaus nach vorn in Fahrtrichtung angeordnet.

In der Kamera 1 werden gemäß Verfahrensabschnitt A Kamerabilder 10 aufgenommen, gemäß Verfahrensabschnitt B an die Auswerteeinheit 2 übergeben, dort gemäß Verfahrensabschnitt C verarbeitet und gemäß Verfahrensabschnitt D schließlich Reibungskoeffizienten der Fahrbahn an das Antiblockier- und/oder Antischlupfregelungsystem 5 übergeben. Optional können neben die Kamera 1 weitere Kameras und/oder Sensorsysteme zur Grobbestimmung des Oberflächenzustands der Fahrbahn 11 treten.

Auf Basis der übergebenen Werte der Reibungskoeffizienten an das Antiblockier- und/oder Antischlupfregelungsystem 5 ist es möglich, die maximal auf die Straße übertragbare Kraft zu berechnen und somit die Antischlupfregelung und/oder das Antiblockiersystem optimal auf den aktuellen Reibungskoeffizienten der Fahrbahn abzustimmen.

Die 9 zeigt ein Diagramm, in dem auf der X-Achse der Schlupf und auf der Y-Achse der Reibungskoeffizient aufgetragen ist. In dem Diagramm sind vier verschiedene Kurvenläufe aufgetragen, die dem Verhältnis zwischen Schlupf und Reibungskoeffizienten bei eisglatter, schneeglatter, nasser und trockener Fahrbahn entsprechen. Der Schlupf berechnet sich dabei als die Differenz zwischen der Fahrzeuggeschwindigkeit und der Radgeschwindigkeit dividiert durch die Fahrzeuggeschwindigkeit. Bislang wird ein Grenzwert für die Aktivierung der Anti-Schlupfregelung bei 13 Prozent Schlupf festgelegt, unabhängig von dem tatsächlichen Oberflächenzustand der Fahrbahn.

Dieser Grenzwert kann in Kenntnis des Oberflächenzustandes der Fahrbahn sowie insbesondere des Reibungskoeffizienten der Fahrbahn angepasst werden, so dass für jeden Oberflächenzustand der Fahrbahn der optimale Schlupfgrenzwert gewählt wird. Hierzu wird beispielsweise eine Datentabelle erstellt, in der der optimale Grenzwert in Abhängigkeit vom Fahrbahnzustand hinterlegt ist.

Alternativ oder ergänzend kann auch der einzuhaltende Mindestabstand ermittelt werden, da in Kenntnis des Reibungskoeffizienten der Fahrbahn der Bremsweg genau ermittelt werden kann. Bei dem Mindestabstand wird auch die Reaktionszeit des Fahrers (400 ms) berücksichtigt. Der derartig ermittelte Mindestabstand kann z. B. in automatischen Fahrsystemen weiterverarbeitet werden.

Alternativ oder ergänzend können auch Risikobereiche vorausschauend ermittelt werden, so dass zum Beispiel durch automatische Fahrsysteme bereits im Vorfeld von risikobehafteten Fahrbahnabschnitten, wie beispielsweise eisglatte Bereiche, eine Geschwindigkeitsreduzierung veranlasst werden kann.

1
Kamera
2
Auswerteeinrichtung
3
Fahrerassistenzsystem
4
Detektionssystem
5
ABS- oder ASR-System
10
Grauwertbild
11
Fahrbahn
12
Kantenbild
13
Fahrbahnbereich
14
Grenzlinie
15
Bildzeile
16, 17
Maxima
18
Unterbereiche
19
Kurvenverlauf
20
gefilterter Kurvenverlauf


Anspruch[de]
Verfahren zur Detektion des Oberflächenzustands einer Fahrbahn (11),

wobei eine Grobbestimmung des Oberflächenzustands durch eine Ermittlung der Witterungsbedingungen erfolgt,

dadurch gekennzeichnet,

dass eine Feinbestimmung des Oberflächenzustands durch Auswertung von statistischen Kenngrößen eines Kamerabildes (10) der Fahrbahn (11) und/oder eines Teilbereichs davon erfolgt.
Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass aus dem Kamerabild (10) in einem Vorverarbeitungsschritt ein Fahrbahnbereich und/oder relevante Bereiche (13, 14) extrahiert werden, in denen die Grob- und Feinbestimmung des Oberflächenzustands durchgeführt wird. Verfahren nach Anspruch 2, dadurch gekennzeichnet, dass die Fahrbahnmarkierung (13) und/oder Grenzen von Pfützen und andere Bereichsgrenzen (14) erkannt werden. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die statistischen Kenngrößen die Fehlerdichte und/oder Fehlerdichteverteilung in dem Kamerabild (10) und/oder Teilbereichen davon und/oder im Fahrbahnbereich (11) und/oder in den relevanten Bereichen umfassen. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Witterungsbedingungen in eine Gruppe von Oberflächengrobzuständen eingeteilt werden. Verfahren nach Anspruch 5, dadurch gekennzeichnet, dass die Gruppe eisglatte, schneeglatte, nasse und/oder trockene Oberflächengrobzustände und/oder Sondergrobzustände umfassen. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Detektion eines Oberflächengrobzustandes „schneeglatte Fahrbahn" durch Auswertung der Fahrbahnfarbe erfolgt. Verfahren nach einem der Ansprüche 6 oder 7, dadurch gekennzeichnet, dass eine Unterscheidung des Oberflächengrobzustands „schneeglatte Fahrbahn" und „nasse Fahrbahn" durch Auswertung der Intensitätsverteilung eines oder des Kamerabildes vorzugsweise im nahen Infrarotbereich durchgeführt wird. Verfahren nach einem der Ansprüche 6 bis 8, dadurch gekennzeichnet, dass der Oberflächengrobzustand „nasse Fahrbahn" und/oder „Wasser auf Fahrbahn" indirekt durch Erkennung von Wassertropfen auf der Scheibe und/oder in der Luft und/oder direkt durch die Detektion einer typischen tropfenförmigen Konturlinie einer Pfütze auf der Fahrbahn in dem Kamerabild bestimmt wird. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Detektion des Oberflächengrobzustands eine Pfützen- und/oder Schneefleckenerkennung aufweist, wobei die Erkennung über Auswertung der Bildkontinuität des Kamerabildes durch Erfassung der Kontrastunterschiede erfolgt. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Witterungsbedingungen durch weitere Sensoren ermittelt werden. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass die Feinbestimmung des Oberflächenzustands in Abhängigkeit des Oberflächengrobzustands erfolgt. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass der Wert des Reibungskoeffizienten der Fahrbahn als Oberflächenzustand detektiert und/oder abgeleitet wird. Verfahren nach Anspruch 13, dadurch gekennzeichnet, dass ein Klassifikationssystem vorgesehen ist, welches einem Datensatz, welcher statistische Kenngrößen eines Kamerabildes oder Teilbereichen davon und Daten über lokale und/oder globale Witterungsbedingungen enthält, den Wert des Reibungskoeffizienten der Fahrbahn zuordnet. Detektionssystem (4) zur Detektion des Oberflächenzustands einer Fahrbahn (11) mit einer Kamera (1) und einer Auswerteeinrichtung (2), dadurch gekennzeichnet, dass die Auswerteeinrichtung (2) programmtechnisch und/oder schaltungstechnisch zur Durchführung des Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 14 ausgebildet ist. Detektionssystem (4) nach Anspruch 15, dadurch gekennzeichnet, dass die Kamera (1) als Nahinfrarotkamera ausgebildet ist. Detektionssystem (4) nach Anspruch 15 oder 16, dadurch gekennzeichnet, dass die Auswerteeinrichtung (2) mit weiteren Sensoren zur direkten und/oder indirekten Bestimmung des Oberflächengrobzustands verschaltet und/oder verschaltbar ist. Fahrerassistenzsystem (3), dadurch gekennzeichnet, dass die Parameter zur Steuerung des Fahrerassistenzsystems in Abhängigkeit von dem durch das Verfahren gemäß Anspruch 1 bis 14 ermittelten Oberflächenzustands einstellbar sind und/oder eingestellt werden. Fahrerassistenzsystem (3) nach Anspruch 18, gekennzeichnet durch ein Detektionssystem (4) nach einem der Ansprüche 15 bis 17. Fahrerassistenzsystem (3), gekennzeichnet durch eine Anti-Schlupfregelung. Fahrerassistenzsystem (3) nach Anspruch 20, dadurch gekennzeichnet, dass der Grenzwert zur Aktivierung der Anti-Schlupfregelung in Abhängigkeit des Reibungskoeffizienten der Fahrbahn eingestellt wird. Fahrerassistenzsystem (3) nach einem der Ansprüche 18 bis 21, gekennzeichnet durch ein automatisches Fahrsystem, wobei der einzuhaltende Mindestabstand zu einem vorausfahrenden Fahrzeug in Abhängigkeit des ermittelten Oberflächenzustands einstellbar ist und/oder eingestellt wird und/oder eine Risikoeinschätzung einer kommenden Verkehrssituation auf Basis des ermittelten Oberflächenzustands umsetzbar ist und/oder umgesetzt wird.






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