[发明专利]用于训练车辆轨迹的方法和电动车辆引导系统

说明书

一个方面设计一种用于训练车辆(3)的轨迹(12)的方法，所述车辆(3)沿着所述轨迹驶入停车区域(P)，其中，在训练驾驶期间，使用所述车辆(3)的第一捕获设备(7，8，9)捕获所述车辆(3)的环境(11)，所述第一捕获设备构成关于捕获类型和/或捕获状态和/或在所述车辆上的位置和/或在所述车辆(3)上的定向的第一类型的功能，并且基于此确定所述轨迹(12)，其中，在随所述训练驾驶之后并且所述车辆(3)驾驶到所述停车区域(P)的至少某些区域的后续驾驶期间，使用所述车辆(3)的第二捕获设备(7，8，9)捕获所述环境(11)，所述第二捕获设备构成第二类型的功能，所述第二类型的功能在捕获类型和/或捕获状态和/或在车辆(3)上的位置和/或在车辆(3)上的定向方面不同于所述第一类型的功能，其中基于由所述第二捕获设备(7，8，9)捕获的信息更新所述轨迹(12)。另一发明涉及一种电子车辆引导系统(5)。

技术领域

本发明的一个方面涉及一种用于训练车辆轨迹的方法，车辆沿着该轨迹驶入停车区域。在训练驾驶期间，使用车辆的第一捕获设备捕获车辆的环境。在此基础上确定轨迹。本发明的另一方面涉及一种用于车辆的电子车辆引导系统。

背景技术

DE 10 2004 047 130 B4公开了一种用于定向诸如自动转向车辆的自主移动系统的动态可变环境的方法。为了在驾驶过程中捕获和建模动态变化的环境，使用传感器捕获与现有环境要素相关的数据。传感器可以是激光系统、超声波系统、雷达系统和照相机系统。如果世界模型数据已经提前可用，则该信息可以用作初始基础，然后在此基础上进行进一步的更新和规范。对于环境捕获和建模，移动系统从任何期望的起点开始，沿着第一自由路线到达预定的目的地，该第一自由路线例如由为此目的提供的传感器检测，如上所述。可选地，在训练驾驶中，移动系统也可以由驾驶员控制，或者可以仅沿着预定轨迹驾驶，结果实际上省去了局部路线规划，并且仅必须执行用于环境捕获和建模的进一步的处理步骤。在已知的方法中，不同的传感器因此被广泛地用于相应的场景中，但是这导致能够在有限的程度上获得与环境相关的信息，或者由于这些传感器的不同类型的功能而获得不合适的信息。这大大削弱了培训场景。由于这些传感器的不同类型的功能受制于不同的功能场景，所以这种通用的不同传感器的综合使用只能提供关于训练场景的信息的有限适用性的结果。

此外，DE 10 2013 015 349 A1公开了一种自学习方法，其中，在同一区域或区中重复停车后，该区域被定义为家庭停车区域。当接近这个家庭停车区域时，存储合适的信息，诸如确定的驾驶数据或捕获的环境数据，例如转向/偏航角、车辆速度、GPS数据和沿着其驾驶的轨迹，并且更新已经存储的驾驶数据或环境数据，其结果是可以重新训练该方法。所捕获的沿其驾驶的轨迹、所估计的可能沿其驾驶的轨迹或来自环境传感器的数据，诸如照相机图像、超声波测量，也被存储或更新为环境数据。在这种情况下，不同的捕获设备也会忽略与要单独使用的信息相关的训练场景。

发明内容

本发明的目的是提供一种用于训练车辆轨迹的方法，其中以更符合要求的方式使用通过不同捕获设备捕获并可用的信息。此外，目的还在于为车辆提供对应的电子车辆引导系统。

该目的通过根据独立权利要求的方法和电子车辆引导系统来实现。

本发明的一个方面涉及一种用于训练车辆轨迹的方法，车辆沿着该轨迹驶入停车区域。在训练驾驶期间，使用车辆的第一捕获设备捕获车辆的环境。第一捕获设备构成关于捕获类型和/或捕获设备的捕获状态和/或捕获设备在车辆上的位置和/或捕获设备的捕获区在车辆上的定向的第一类型的功能。基于由第一捕获设备捕获的信息来确定轨迹。它可以作为随后将车辆驶入停车区域的依据。