[发明专利]用于对自动化程度较高的车辆(HAF)、尤其高度自动化车辆的数字地图进行验证的方法

权利要求书

1.一种用于对自动化程度较高的车辆(HAF)、尤其高度自动化车辆的数字地图进行验证的方法，所述方法包括以下步骤：

S1在所述HAF的驾驶员辅助系统中提供数字地图、优选高准确度的数字地图；

S2确定当前的车辆位置并且在所述数字地图中定位所述车辆位置；

S3提供所述HAF的周围环境中的至少一个特征的至少一个期望特征特性；

S4至少部分地基于所述期望特征特性来探测所述HAF的周围环境中的特征的至少一个实际特征特性，其中，借助至少一个传感器执行所述探测，其中，在开始探测所述至少一个实际特征特性之前至少部分地基于所述期望特征特性预测：是否预期到探测，涉及哪种类型的探测，能够以哪个概率找到相应的特征，和/或，所述特征仍处于传感器作用距离以外还是被动态对象和/或静态对象遮挡；

S5将所述实际特征特性与所述期望特征特性进行比较并且求取至少一个差值作为所述比较的结果；

S6至少部分地基于所述差值对所述数字地图进行验证，其中，如果所述差值达到或超过偏差的规定阈值，则将所述数字地图分级为非当前的，如果所述差值低于所述偏差的规定阈值，则将所述数字地图分级为当前的。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括以下步骤：

S7将关于所述车辆位置和所述差值的信息传输给中央服务器。

3.根据以上权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，在所述地图在步骤S6中已经被分级为非当前的情况下，请求在中央服务器中在驾驶员辅助系统方面对所述数字地图进行更新。

4.根据以上权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，所述至少一个特征的至少一个期望特征特性存储在所述数字地图中，其中，优选多个特征的多个期望特征特性存储在所述数字地图中。

5.根据以上权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，使用多个传感器来探测所述至少一个特征特性。

6.根据以上权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，提供至少一个特征的期望特征特性的所述步骤S3包括从多个可能的特征中选择至少一个特征，其中，在考虑以下步骤的情况下执行所述选择：

S3a创建特征模型，其中，所述特征模型描述：能够借助哪些可用的传感器并且在哪些条件下、尤其在哪个观察角度下和/或在哪个距离的情况下对特征进行观察；

S3b创建传感器模型，其中，所述传感器模型描述：分别可用的传感器当前能够以哪种规格、尤其以哪种分辨率和/或以哪种噪声特性感知地图的哪个部分；

S3c创建周围环境模型，其中，所述周围环境模型描述：特征当前能够被探测到还是所述特征被所述HAF的周围环境中的静态对象或动态对象遮挡；其中，在此由所述数字地图得出关于静态对象的信息，而由所述至少一个传感器所处理的传感器数据来求取动态对象。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：由所述特征模型、所述传感器模型和所述周围环境模型创建用于所选择的特征的期望假设，并且在步骤S4中对所述期望假设进行验证。

8.根据以上权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，所述特征是道路标记、引导立柱、护栏、光信号设备、交通标志、能够行驶的空间、交通密度、3D世界模型和/或速度特性曲线。

9.根据以上权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，所述期望特征特性以及所述实际特征特性分别是所述特征的以下特性中的至少一个特性：地理位置、尺寸、颜色、关于所述HAF的相对位置。