WO2003054479A1 - Verfahren und anordnung sowie computerprogramm mit programmcode-mitteln und computerprogramm-produkt zur ermittlung einer manöverinformation aus einem satz von vorgebbaren manöverinformationen für eine mobile einheit unter verwendung von fuzzy-logik - Google Patents

Verfahren und anordnung sowie computerprogramm mit programmcode-mitteln und computerprogramm-produkt zur ermittlung einer manöverinformation aus einem satz von vorgebbaren manöverinformationen für eine mobile einheit unter verwendung von fuzzy-logik Download PDF

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WO2003054479A1
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maneuver
fuzzy
determined
route information
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Wolfgang Mayer
Martin Hartmann
Martin Appl
Torsten Mosis
Kai Heesche
Henning Lenz
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Siemens Aktiengesellschaft
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    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
    • G01C21/34—Route searching; Route guidance
    • G01C21/36—Input/output arrangements for on-board computers
    • G01C21/3626—Details of the output of route guidance instructions
    • G01C21/3632—Guidance using simplified or iconic instructions, e.g. using arrows

Definitions

  • the invention relates to determining a maneuver information from a sentence; of predefinable maneuver information for a mobile unit.
  • maneuver generation Such determination of maneuver information for a mobile unit, for example for a motor vehicle, is generally referred to as maneuver generation and is used in this case in a motor vehicle navigation system.
  • a motor vehicle navigation system with such a maneuver generation is known from [1].
  • This motor vehicle navigation system comprises various modules, a first for position determination, a second module for route planning and a third module for maneuver generation.
  • a current, actually assumed position of the motor vehicle is determined, a corresponding map position in a digital map, which map position corresponds to the actual position of the motor vehicle, is determined (map matching) and a section of the digital map with the certain card position displayed to a driver of the motor vehicle.
  • screens, monitors or displays are used as display systems.
  • Map matching methods are known from [2] and [3].
  • route planning through the second module a route, a so-called route, which connects the starting point to the destination point in a suitable manner, for example by a shortest route, is planned or ascertained for a starting point of the motor vehicle and for a destination point of the motor vehicle.
  • the planned or determined route is also displayed to the driver of the motor vehicle on the digital map.
  • maneuver instructions for the driver are determined, which guide the driver along the planned route to the destination.
  • the maneuver instructions for example an instruction for a straight-ahead drive (Straight, S), an instruction for a left (Left, L) or right-turn (Right, R) or an instruction for a turning maneuver (U-Turn, U ), are visually displayed to the driver while driving at selected locations on the route, for example by visual output in the form of arrows or bar graphs on a screen, such as in the motor vehicle navigation system known from [1], and acoustically transmitted, for example by voice output ,
  • maneuvering instructions are a valuable source of information and orientation for the driver, particularly at intersections of the planned route, at which several route alternatives usually converge and are possible for a further journey. Maneuver information indicates to the driver the correct, continuing route from the several route alternatives.
  • the associated maneuver information for example (Straight, S), (Left, L), (Right, R) or (U-Turn, U), is determined for this change in angle (FIGS. 3, 302).
  • angle 300 that is, angle changes from 0 ° degrees to 360 ° degrees, divided into solid angular regions 301 'so-called angle of window three hundred and first Maneuver information 302 is uniquely assigned to each angular window 301.
  • the corresponding angle window can be determined for this and the associated maneuver information can be determined for it.
  • a change in angle 303 or 304 of the travel path by 90 ° or by -90 ° lies in the angle window 60 ° to 120 ° 305 or in the angle window_240 ° to 300 ° degree 306 and leads to maneuver information "R" 307 or "L" 308.
  • the object is achieved by the method and the arrangement as well as by the computer program with program code means and the computer program product for determining maneuver information from a set of predetermined maneuver information for a mobile unit using fuzzy logic, each with the features according to the respective independent Claim resolved.
  • Main route information which describes a main route of the mobile unit, is determined.
  • the main route information is then evaluated using fuzzy logic, the one maneuver information being determined.
  • first affiliations are determined for the main route information using fuzzy membership functions, with which the affiliation of the main route information to one of the predefined maneuvering information is described. Furthermore, the first affiliations are evaluated using rules, whereby which maneuver information is determined.
  • main route information describing a main route of the mobile unit and at least secondary route information relating to the main route describes the alternative route of the mobile unit.
  • the main route information and the secondary route information are evaluated using fuzzy logic, the one maneuver information being determined.
  • first affiliations are determined for the main route information using fuzzy membership functions, with which the affiliation of the main route information to one of the predefinable maneuver information is described.
  • second affiliations are determined using the fuzzy membership functions, with which the affiliation of the secondary route information to one of the predefinable maneuver information is described.
  • the first and the second affiliations are evaluated using fuzzy rules, the one maneuver information being determined.
  • the arrangement for determining maneuver information from a set of prescribable maneuver information for a mobile unit using fuzzy logic has a processor which is set up to carry out the following steps: in which main route information which describes a main route of the mobile unit and at least one secondary route information, which describes an alternative route to the main route of the mobile unit, is determined, in which the main route information and the secondary route information are evaluated using fuzzy logic, the one maneuver information being determined such that a) for the Main route information using fuzzy membership functions first affiliations are determined with which the affiliation of the main route Route information to one of the predefinable maneuver information is described, b) second affiliations are determined for the secondary route information using the fuzzy membership functions, each of which describes the affiliation of the secondary route information to one of the predetermined maneuver information, and c) the first and the second affiliations are evaluated using fuzzy rules, the one maneuver information being ascertained.
  • the main route information is to be understood as information which describes a route to be covered by the mobile unit.
  • the secondary route information is to be understood as information which describes an alternative route which can be covered in addition to the route to be covered.
  • the computer program with program code means is set up to carry out all steps in accordance with the respective method according to the invention when the program is executed on a computer.
  • the computer program product with program code means stored on a machine-readable carrier is set up to carry out all steps in accordance with the respective method according to the invention when the program is executed on a computer.
  • the arrangement and the computer program with program code means, set up to carry out all steps according to the respective inventive method when the program is executed on a computer, and the computer program product with program code means stored on a machine-readable medium, set up according to all steps to carry out the respective inventive method when the program is executed on a computer are in particular re suitable for performing the method according to the invention or one of its further developments explained below.
  • An essential and advantageous aspect of the invention is the use of fuzzy logic when determining maneuver information or during maneuver generation.
  • fuzzy logic By using fuzzy logic, the invention has particular advantages.
  • the invention or any further development described below can also be implemented by a computer program product which has a storage medium on which the computer program with program code means which carries out the invention or further development is stored.
  • main route information and / or the secondary route information by a change in direction, in particular by an angle of the change in direction.
  • a change in direction or angle can be determined in a simple manner, for example using a digital map with travel paths.
  • Various output options are available for outputting or transmitting the maneuver information to a user, for example an optical display of the determined maneuver information, and an acoustic output of the determined maneuver information. It is also possible to adapt the fuzzy membership functions and / or the fuzzy rules to an output type, for example the aforementioned optical or acoustic output of maneuver information. For example, different membership functions can be used for an optical output of maneuver information than those for an acoustic output (FIGS. 4 and 5).
  • first and / or second affiliations in each case, for example as a bit pattern.
  • fuzzy rules can be selected from the fuzzy rules and summarized in a rule base.
  • the invention is particularly suitable for use in the context of a user assistance system in mobile units, for example a navigation system for a motor vehicle.
  • the mobile unit is the motor vehicle to be guided.
  • Figure 1 is a sketch of a navigation system with components in a motor vehicle according to an embodiment
  • FIG. 2 shows a sketch which describes the interaction of components and their function in a navigation system according to one exemplary embodiment
  • FIG. 3 shows a sketch which describes a “sharp” assignment of angular ranges to maneuver information according to an exemplary embodiment
  • FIG. 4 shows a sketch which describes a “fuzzy” fuzzy assignment of angular ranges to maneuver information for a voice output of maneuver information according to one exemplary embodiment
  • FIG. 5 shows a sketch which describes a “fuzzy” fuzzy assignment of angular ranges to maneuver information for output of maneuver information on a display according to an exemplary embodiment
  • FIG. 6 shows a schematic representation of a procedure for determining maneuver information using security according to an exemplary embodiment
  • FIG. 7 shows a sketch with linguistic terms for a display output and a voice output of maneuver information according to an exemplary embodiment
  • FIG. 8 shows a sketch with steps in maneuver generation according to an exemplary embodiment
  • FIG. 9 shows a sketch of an intersection situation according to an exemplary embodiment
  • FIG. 10 shows a sketch which describes a “fuzzy” fuzzy assignment of angular ranges to maneuver information for outputting maneuver information on a display and for voice output according to an exemplary embodiment
  • FIG. 11 tabular overview (in excerpts) of a rule base according to an exemplary embodiment
  • FIG. 12 graphical representation (in part) of a rule base according to an exemplary embodiment
  • FIG. 13 method steps in maneuver generation with fuzzy logic according to an exemplary embodiment.
  • FIG. 14 method steps in maneuver generation with a rule-based fuzzy system according to an exemplary embodiment.
  • navigation system in a motor vehicle 1 shows a motor vehicle 100 which is equipped with a navigation system 110.
  • FIG. 1 and FIG. 2 Components of this navigation system 110 are shown schematically in FIG. 1 and FIG. 2 and in their interaction and are described below.
  • the components of the navigation system 200 are each connected to one another in such a way that data which are determined or measured in the individual components can be transmitted to the other components and are available there for further processing, for example by appropriately configured digital data processing means.
  • the connections between the components of the navigation system 200 are represented by arrows in FIG. 2, an arrow direction illustrating a direction of transmission of the data between two interconnected components.
  • the navigation system 200 combines various individual systems, a position determination system 210, a system for route planning 270 and a system for maneuver generation and maneuvering 271.
  • Corresponding software programs for these systems 210, 270 and 271 and corresponding data for these systems, such as a digital map 250, are stored in a computing unit 130.
  • the position determination system 210 of the navigation system 200 comprises three independent position determination systems, a GPS system 220, a gyroscope 230 and an odometer 240.
  • a GPS system 220 shows the gyroscope 120, the odometer 121 and the GPS 122, which are each connected to the computing unit 130 via data lines 123.
  • a data line can also be a radio link or another medium.
  • a second current position information that is redundant to the first position information is determined.
  • the position determination 245 takes place while the motor vehicle is traveling at regular, predetermined time intervals at predetermined times, as a result of which a travel path actually covered by the motor vehicle, a sensor path, is determined 246.
  • a digital map 250 is stored in the navigation system 200.
  • the digital map 250 is a digitized image of an environment of the motor vehicle 100, in which traffic connections and other traffic-relevant information, for example cities and their traffic networks, are entered.
  • the navigation system 200 also has a display unit
  • the driver can recognize his current position as the current map position in the digital map 250 and can track or trace his route on the digital map.
  • the navigation system 200 also includes the further systems 270, 271 for route planning and for maneuver generation and maneuver navigation.
  • 1 shows the input means 140 for entering the target position of the motor vehicle and the output means for outputting the map path, the current map position of the motor vehicle and the shortest route to the target position.
  • the system for route planning (route calculation unit) 270 uses the entered target position, the map path, the current position of the motor vehicle and the current map position of the motor vehicle 100 to determine a shortest route to the target position.
  • an optimal route can also be determined with regard to another criterion, for example a travel time.
  • the maneuver generation and navigation system 271 generates instructions for the driver, so-called maneuver Instructions or maneuver information that guide the driver along the planned route to the destination.
  • the display unit 280 of the navigation system 200 is also set up such that the driver of the motor vehicle 100 - the shortest route (or other optimal) route to the entered destination position is acoustically and optically displayed.
  • the system for maneuver generation and maneuver navigation 271 is described in more detail below.
  • a navigation system In addition to determining the position and route planning / calculation from the starting point to the travel destination, a navigation system must guide the driver along the route.
  • the instructions or maneuvers used for this are communicated to the driver visually in the form of arrows and bar graphs, as well as by voice output.
  • fuzzy approach - with suitable parameterization - is tolerant or robust to inaccuracies in the data available, such as directions or changes in direction.
  • fuzzy logic comes close to human language, so that overall more understandable maneuvers can be generated.
  • the fuzzy approach described below comprises two configurations, a basic approach with maneuver generation with fuzzy logic, as well as an (alternative) extended approach with maneuver generation with a rule-based fuzzy system.
  • the extended rule-based approach differs from the fuzzy logic basic approach only in that additional route information, for example alternative routes, is included in the maneuver generation.
  • additional route information for example alternative routes
  • the basic concept of the extended rule-based approach otherwise corresponds to that of the fuzzy logic basic approach.
  • fuzzy logic-based algorithms lends itself.
  • an approach based on fuzzy logic offers the advantage of making it possible to mathematically describe the set membership by means of intermediate values between false (0) and true (1).
  • fuzzy logic comes close to a human language, so that overall understandable maneuver information is made possible.
  • a previously used Boolean angular division 300 of the "orientation slots" 301 (FIG. 3) is replaced by a fuzzy angular division 400 for changes in route direction (FIG. 4, voice output and FIG. 5 Display output).
  • the fuzzy angle division 400 used for the changes in the direction of travel results in smooth transitions for the angular windows 401. Hard limits, as in the previous transitions between (0) and (1), no longer exist. With the exception of the singular points 0 °, 90 °, 180 ° and 270 °, at least two membership functions 402 are always active.
  • the courses of the membership functions 402 are constructed by using piecewise linear functions 403, in this case by simple triangle and trapezoid functions, so that only support points 404 are required between which linear interpolation takes place.
  • the support points 404 are the parameters of the membership functions 402, with which the individual courses can be individually adapted to a user.
  • the three main maneuvers (Straight, S) 410, (Left, L) 411, (Right, R) 412 each have a high priority (ie a high maximum value of the membership function) and a large range of influence, characterized by a large angular range in which the value of the membership function is greatest.
  • the priority of the secondary maneuvers (Hard Left, HL) 420, (Hard Right, HR) 421, (Soft Left, SL) 423, (Soft Right, SR) 424 is lower in each case.
  • the turning maneuver (U-Turn, U) 430 has a high priority, but only close to 180 °.
  • Hard H- has a medium priority because the membership function does not accept the value 1000.
  • the area of influence is relatively large, but smaller than in the three main maneuvers.
  • the addition Soft S- or light has a low priority, as can be seen from the flat course of the corresponding membership functions.
  • the addition light is only used in speech output if at least one of the maneuvers S, R or L is already used.
  • This further variable describes the significance or security S m / of a maneuver and results from the quotient of the membership of the considered maneuver ⁇ m j_ for one
  • This safety value makes it easier to choose an understandable maneuver.
  • a value of 53% is selected as the threshold value above which the safety of a maneuver is guaranteed.
  • This value which is just above the limit of 50%, ensures a sufficient distance between the maneuver with the greatest membership value compared to the other maneuvers.
  • the fuzzy maneuver is selected (Fig. 6) so that the maneuver with the largest membership value ⁇ max is determined first. Only if this maneuver appears to be insufficiently safe, i.e. if the security is less than 53%, the maneuver with the second largest membership value is determined. This avoids the use of the Soft S- maneuver additive.
  • a process sequence 1300 for maneuver generation with fuzzy logic is shown schematically in FIG. 13.
  • a main route information which describes a main route of the mobile unit, in this case the change in route direction, is determined 1310.
  • the main route information is then evaluated using fuzzy logic, the one maneuver information being determined 1320, 1330.
  • first affiliations are determined 1320 for the main route information using fuzzy membership functions, with which the affiliation of the main route information to one of the predetermined maneuver information is described. Furthermore, the first affiliations are evaluated using rules, the one maneuver information being ascertained 1330.
  • the maneuver generation is mapped to fuzzy rules, which are summarized in a rule base (FIGS. 11 and 12).
  • the rule base also enables the system and the resulting maneuvering information to be adapted to a particular user. Selection of input and output variables
  • the following are selected as input variables for the rule-based system: a. The angle (route change) of the calculated route (R) in [degrees]. b. The angle (change of route direction) of the left neighbor of the route (NL) in [degrees]. c. The angle (route change) of the right neighbor of the route (NR) in [degrees]. d. Course (change of route direction) of the main road (MS).
  • the basic sets G which contain the range of values of the individual linguistic variables, are defined as:
  • G R ⁇ R, 0 ° ⁇ R ⁇ 360 ° ⁇
  • G NL ⁇ NL, 0 ° ⁇ NL ⁇ 360 ° ⁇
  • N R ⁇ NR, 0 ° ⁇ NR ⁇ 360 ° ⁇
  • G MD ⁇ MD, 0 ⁇ MD ⁇ 10 ⁇
  • G MV ⁇ m > ° ⁇ MV ⁇ 10 ⁇
  • the membership functions can be adapted to the circumstances by means of additional support points between which linear interpolation takes place.
  • the support points also form the parameters with which the individual courses of the membership functions can be set for the respective user.
  • fuzzy sets were chosen so that adjacent fuzzy sets overlap to a greater or lesser extent, which means that a sharp input value can belong to several fuzzy sets at the same time.
  • the design of the rule base represents an important step, since the rules presented here ultimately represent the rule strategy and thus the ⁇ intelligence 'of the fuzzy system.
  • the total number of possible rules depends on the number of input variables and the number of linguistic terms per variable:
  • the rule base can consist of a maximum of four rules.
  • the rule base to be created here can contain a maximum of 1792 different rules (see Eq. 2).
  • the processing speed of the fuzzy system is significantly influenced by the size of the rule base.
  • rules can be added step-by-step or the existing rules can be modified (eg combining rules in the event of overlaps) until the desired rule quality is achieved.
  • the individual rules of the rule base are shown graphically (Fig. 12).
  • Figures 11 (tabular) and 12 (graphical) show a partial representation of the rule base.
  • the direction of the route is output as the default value.
  • rule base is in the following form:
  • the rule base is evaluated and an overall decision is made by summarizing the partial decisions of the individual rules.
  • bit patterns determined after the fuzzification are used.
  • a rule is called active if the bit patterns created completely or partially correspond to the bit pattern stored in the rule base.
  • the fulfillment value P V _ (Performance Value) of an active rule results from the following quotient:
  • A, B, C e N Upper summation limits (number of active membership values).
  • the compliance value of an active rule is then assigned to the initial quantities.
  • the fuzzy sets of the conclusion of each active rule are cut off in the amount of the respective compliance value (Pv of each rule. Then the fuzzy sets determined in the previous step are combined by addition to a resulting initial fuzzy set.
  • the result of the inference is initially two resulting fuzzy sets for the output variables display and voice.
  • the resulting output fuzzy quantities must be defuzzified.
  • the method that is used in this case is the maximum method. Only the linguistic term of the output variable that has the highest accumulated fulfillment value is considered. The maneuver is assigned according to this linguistic term.
  • Fig. 14 (abstracted) and in Fig. 8 (detailed) a process sequence 1400 or 800 for maneuver generation with a rule-based fuzzy system (extended rule-based approach) is shown schematically.
  • main route information which describes a main route of the mobile unit
  • at least one secondary route information which describes an alternative route to the main route of the mobile unit
  • the main route information and the secondary route information are evaluated using fuzzy logic, the one maneuver information being determined 1420 to 1440 and 820 to 870, respectively.
  • first affiliations are determined 1420 or 820 for the main route information using fuzzy membership functions, with which the affiliation of the main route information to one of the predefinable maneuver information is described.
  • second affiliations 1430 and 830 are determined for the secondary route information, with which the affiliation of the secondary route information to one of the predefinable maneuver information is described.
  • the first and the second affiliations are evaluated using fuzzy rules, the one maneuver information being determined 1440 or 840 to 870.
  • maneuver generation consists of the three components fuzzification (a), inference mechanism (b) and defuzzification (c).
  • Route 910 or 1010, the left 920 or 1020 and the right 930 or 1030 neighbors determine the individual membership values (Fig. 9, Fig. 10). These membership values indicate the extent to which the linguistic statements are fulfilled.
  • a corresponding bit pattern is then formed from the calculated membership values (table 1: a 1 in the bit pattern at positions with a membership value greater than zero, otherwise a 0).
  • This bit pattern is required when selecting the active rules from the rule base.
  • a value for activating the “intersection zoom” is generated to enlarge the intersection area to be traversed.
  • roads are classified according to rank and class.
  • An analysis of the current road situation is then carried out on the basis of a few defined rules.
  • the course of the main street is determined from the values of street class and street rank, and the result of this analysis is saved for further processing in the form of a bit pattern.
  • a street is then recognized as the main street if:
  • the class of the potential main road is between 0 and 3.
  • Table 1 Membership values and the resulting bit pattern sorted by (SR, R, HR, N, HL, L, SL, S).
  • the result is: (0,0,0,0,1,0,0,0), sorted by (X, X, X, X, N, RN, LN, R).
  • Table 2 Street class and rank
  • the aim of evaluating the rule base is to arrive at an overall decision by summarizing the partial decisions of the individual rules.
  • the active rules for the current situation are obtained (Table 3).
  • a rule is considered active for the current situation if the created bit patterns correspond in whole or in part to the bit patterns stored in the rule base.
  • the compliance value Pvi of the rule is calculated taking into account Eq. 5.
  • the now smooth fulfillment value 21 cuts off the fuzzy sets of the conclusion of the active rule (see FIG. 7).
  • the individual fuzzy sets are combined to form an initial fuzzy set (see last line in Table 4).
  • Table 4 Calculated values for display and voice, sorted by (S, SL, L, HL, N, HR, R, SR, KR, KL, C).
  • the maneuver to be output is obtained from the output fuzzy set created in this way, taking into account the linguistic term of the output quantity, which has the highest added fulfillment value (here 967).
  • Zhao Yilin “Vehicle Location and Navigation Systems", Artech House Publishers, p.43-141, p.239-264, 1997, ISBN 0-89006-8621-5.
  • Zhao Yilin “Vehicle Location and Navigation Systems", Artech House Publishers, pp. 129-141, 1997, ISBN 0-89006- 8621-5.

Abstract

Bei der Erfindung wird für eine mobile Einheit eine Hauptfahrweginformation, welche einen Hauptfahrweg der mobilen Einheit beschreibt, ermittelt. Anschließend wird die Hauptfahrweginformation unter Verwendung von Fuzzy-Logik ausgewertet, wobei die Manöverinformation ermittelt wird.

Description

Beschreibung
Verfahren und Anordnung sowie Computerprogramm mit Programmcode-Mitteln und Computerprogramm-Produkt zur Ermittlung ei- ner Manöverinformation aus einem Satz von vorgebbaren Manöverinformationen für eine mobile Einheit unter Verwendung von Fuzzy-Logik
Die Erfindung betrifft eine Ermittlung einer Manöverinforma- tion aus einem Satz; von vorgebbaren Manöverinformationen für eine mobile Einheit.
Eine solche Ermittlung einer Manöverinformation für eine mobile Einheit, beispielsweise für ein Kraftfahrzeug, wird im allgemeinen als Manövergenerierung bezeichnet und in diesem Fall in einem Kraftfahrzeugnavigationssystem eingesetzt.
Ein Kraftfahrzeugnavigationssystem mit einer solchen Manövergenerierung ist aus [1] bekannt.
Dieses Kraftfahrzeugnavigationssystem umfasst verschiedene Module, ein erstes für eine Positionsbestimmung, ein zweites Modul für eine Routenplanung und ein drittes Modul für die Manövergenerierung.
Bei der Positionsermittlung durch das erste Modul wird eine aktuelle, tatsächlich eingenommene Position des Kraftfahrzeugs ermittelt, eine entsprechende Kartenposition in einer digitalen Karte, welche Kartenposition der tatsächlichen Po- sition des Kraftfahrzeugs entspricht, bestimmt (Map Matching) und ein Ausschnitt der digitalen Karte mit der bestimmten Kartenposition einem Fahrer des Kraftfahrzeugs angezeigt.
Als Anzeigesysteme werden beispielsweise Bildschirme, Monito- re oder Displays verwendet.
Map Matching Verfahren sind aus [2] und [3] bekannt. Bei der Routenplanung durch das zweite Modul wird für einen Startpunkt des Kraftfahrzeugs sowie für einen Zielpunkt des Kraftfahrzeugs ein Fahrweg, eine sogenannte Route, welche den Startpunkt in geeigneter Weise mit dem Zielpunkt verbindet, beispielsweise durch einen kürzesten Weg, geplant bzw. ermittelt. Die geplante bzw. ermittelte Route wird dem Fahrer des Kraftfahrzeugs ebenfalls in der digitalen Karte angezeigt.
Bei der Manövergenerierung durch das dritte Modul werden Anweisungen für den Fahrer, sogenannte Manöveranweisungen oder Manöverinformationen, ermittelt, welche den Fahrer entlang der geplanten Route zum Zielpunkt führen.
Die Manöveranweisungen, beispielsweise eine Anweisung für eine Geradeaus-Fahrt (Straight, S) , eine Anweisung für ein Links- (Left, L) bzw. Rechts-Abbiegen (Right, R) oder eine Anweisung für ein Wendemanöver (U-Turn, U) , werden dem Fahrer während seiner Fahrt beim Erreichen ausgewählter Orte der Route optisch angezeigt, beispielsweise durch eine visuelle Ausgabe in Form von Pfeilen oder Balkendiagrammen auf einem Bildschirm, wie bei dem aus [1] bekannten Kraftfahrzeugnavigationssystem, sowie akustisch übermittelt, beispielsweise durch eine Sprachausgabe.
Insbesondere an Fahrwegkreuzungen der geplanten Route, an welchen meist mehrere Fahrwegalternativen zusammenlaufen und für eine Weiterfahrt möglich sind, sind diese Manöveranweisungen eine wertvolle Information und Orientierungshilfe für den Fahrer. Eine Manöverinformation kennzeichnet dem Fahrer den richtigen, weiterführenden Fahrweg aus den mehreren Fahrwegalternativen.
Bei der Ermittlung einer Manöverinformation wird bei dem aus [1] bekannten Kraftfahrzeugnavigationssystem an einem solchen ausgewählten Punkt der Route eine Richtungsänderung des wei- terführenden Fahrwegverlaufs, beschrieben durch eine entsprechende Winkeländerung des Fahrwegs, ermittelt.
Für diese Winkeländerung wird die zugehörige Manöverinfor a- tion, beispielsweise (Straight, S) , (Left, L) , (Right, R) o- der (U-Turn, U) , bestimmt (Fig.3, 302). Dazu sind alle möglichen Winkeländerungen 300, d.h. Winkeländerungen von 0° Grad bis 360° Grad, in feste Winkelbereiche 301, ' sogenannte Winkelfenster 301, unterteilt. Jedem Winkelfenster 301 ist eine Manöverinformation 302 eindeutig zugeordnet.
Wird nun eine Winkeländerung des weiterführenden Fahrwegs ermittelt, so kann für diese das entsprechende Winkelfenster bestimmt und für dieses die zugehörige Manöverinformation er- mittelt werden.
So liegt beispielsweise eine Winkeländerung 303 bzw. 304 des Fahrwegs um 90° Grad bzw. um -90° Grad (= 270° Grad) in dem Winkelfenster 60° Grad bis 120° Grad 305 bzw. in dem Winkel- fenster_240° Grad bis 300° Grad 306 und führt zu einer Manöverinformation "R" 307 bzw. "L" 308.
Die Zuordnungen "Winkeländerungen 300 zu Manöverinformation 302" bzw. die Winkelfenster 301 für die Manöverinformationen 302 "S", "L", "R" und "U" sind in Fig.3 dargestellt.
Aus [4] sind Grundlagen einer Fuzzy-Logik bekannt.
Die aus [1] bekannte Vorgehensweise bei der Manövergenerie- rung weist aber den Nachteil auf, dass vielfach, insbesondere bei komplexen Kreuzungen des Fahrwegs mit mehreren möglichen Fahrwegalternativen, welche jeweils ähnliche Winkeländerungen aufweisen, für den Fahrer keine eindeutige Manöverinformation für den richtigen, weiterführenden Fahrweg generiert wird.
Somit liegt der Erfindung die Aufgabe zugrunde, ein Verfahren zur Ermittlung einer Manöverinformation für eine mobile Ein- heit anzugeben, welches für den Fahrer eindeutigere Manöverinformationen generiert als solche, welche bei dem beschrieben Kraftfahrzeugnavigationssystem generiert werden.
Die Aufgabe wird durch das Verfahren und die Anordnung sowie durch das Computerprogramm mit Programmcode-Mitteln und das Computerprogramm-Produkt zur Ermittlung einer Manöverinformation aus einem Satz von vorgegebenen Manöverinformationen für eine mobile Einheit unter Verwendung von Fuzzy-Logik jeweils mit den Merkmalen gemäß dem jeweiligen unabhängigen Patentanspruch gelöst.
Bei dem Verfahren zur Ermittlung einer Manöverinformation aus einem Satz von vorgebbaren Manöverinformationen für eine o- bile Einheit unter Verwendung von Fuzzy-Logik wird eine
Hauptfahrweginformation, welche einen Hauptfahrweg der mobilen Einheit beschreibt, ermittelt. Anschließend wird die Hauptfahrweginformation unter Verwendung von Fuzzy-Logik ausgewertet, wobei die eine Manöverinformation ermittelt wird.
Bei der Fuzzy-Auswertung werden für die Hauptfahrweginformation unter Verwendung von Fuzzy-Zugehörigkeitsfunktionen erste Zugehörigkeiten ermittelt, mit welchen jeweils die Zugehörigkeit der Hauptfahrweginformation zu einer von den vorgeba- ren Manöverinformationen beschrieben wird.- Ferner werden die ersten Zugehörigkeiten unter Verwendung von Regeln ausgewertet, wobei die eine Manöverinformation ermittelt wird.
Bei einem weiteren erfindungsgemäßen Verfahren zur Ermittlung einer Manöverinformation aus einem Satz von vorgebbaren Manöverinformationen für eine mobile Einheit unter Verwendung von Fuzzy-Logik werden eine Hauptfahrweginformation, welche einen Hauptfahrweg der mobilen Einheit beschreibt, und mindestens eine Nebenfahrweginformation, .welche einen zu dem Hauptfahr- weg alternativen Fahrweg der mobilen Einheit beschreibt, ermittelt. Die Hauptfahrweginformation und die Nebenfahrweginformation werden unter Verwendung von Fuzzy-Logik ausgewertet, wobei die eine Manöverinformation ermittelt wird.
Bei der Fuzzy-Auswertung werden für die Hauptfahrweginforma- tion unter Verwendung von Fuzzy-Zugehörigkeitsfunktionen erste Zugehörigkeiten ermittelt, mit welchen jeweils die Zugehörigkeit der Hauptfahrweginformation zu einer von den vorgebbaren Manöverinformationen beschrieben wird. Für die Neben- fahrweginformation werden unter Verwendung von den Fuzzy- Zugehörigkeitsfunktionen zweite Zugehörigkeiten ermittelt, mit welchen jeweils die Zugehörigkeit der Nebenfahrweginformation zu einer von den vorgebbaren Manöverinformationen beschrieben wird.
Die ersten und die zweiten Zugehörigkeiten werden unter Verwendung von Fuzzy-Regeln ausgewertet, wobei die eine Manöverinformation ermittelt wird.
Die Anordnung zur Ermittlung einer Manöverinformation aus einem Satz von vorgebbaren Manöverinformationen für eine mobile Einheit unter Verwendung von Fuzzy-Logik weist einen Prozessor auf, der zur Durchführung folgender Schritte eingerichtet ist: - bei dem eine Hauptfahrweginformation, welche einen Hauptfahrweg der mobilen Einheit beschreibt, und mindestens eine Nebenfahrweginformation, welche einen zu dem Hauptfahrweg alternativen Fahrweg der mobilen Einheit beschreibt, ermittelt werden, - bei dem die Hauptfahrweginformation und die Nebenfahrweginformation unter Verwendung von Fuzzy-Logik ausgewertet werden, wobei die eine Manöverinformation ermittelt wird, derart, dass a) für die Hauptfahrweginformation unter Verwendung von Fuz- zy-Zugehörigkeitsfunktionen erste Zugehörigkeiten ermittelt werden, mit welchen jeweils die Zugehörigkeit der Hauptfahr- Weginformation zu einer von den vorgebbaren Manöverinformationen beschrieben wird, b) für die Nebenfahrweginformation unter Verwendung von den Fuzzy-Zugehörigkeitsfunktionen zweite Zugehörigkeiten ermit- telt werden, mit welchen jeweils die Zugehörigkeit der Nebenfahrweginformation zu einer von den vorgebbaren Manöverinformationen beschrieben wird, und c)die ersten und die zweiten Zugehörigkeiten unter Verwendung von Fuzzy-Regeln ausgewertet werden, wobei die eine Manöver- Information ermittelt wird.
Dabei ist bei der Erfindung unter der Hauptfahrweginformation eine Information, welche einen von der mobilen Einheit zurückzulegenden Fahrweg beschreibt, zu verstehen. Unter der Nebenfahrweginformation ist eine Information, welche einen zu dem zurückzulegenden Fahrweg alternativen zurücklegbaren Fahrweg beschreibt, zu verstehen.
Das Computerprogramm mit Programmcode-Mitteln ist eingerich- tet, um alle Schritte gemäß dem jeweiligen erfindungsgemäßen Verfahren durchzuführen, wenn das Programm auf einem Computer ausgeführt wird.
Das Computerprogramm-Produkt mit auf einem maschinenlesbaren Träger gespeicherten Programmcode-Mitteln ist eingerichtet, um alle Schritte gemäß dem jeweiligen erfindungsgemäßen Verfahren durchzuführen, wenn das Programm auf einem Computer ausgeführt wird.
Die Anordnung sowie das Computerprogramm mit Programmcode- Mitteln, eingerichtet um alle Schritte gemäß dem jeweiligen erfinderischen Verfahren durchzuführen, wenn das Programm auf einem Computer ausgeführt wird, sowie das Computerprogramm- Produkt mit auf einem maschinenlesbaren Träger gespeicherten Programmcode-Mitteln, eingerichtet um alle Schritte gemäß dem jeweiligen erfinderischen Verfahren durchzuführen, wenn das Programm auf einem Computer ausgeführt wird, sind insbesonde- re geeignet zur Durchführung des erfindungsgemäßen Verfahrens oder einer seiner nachfolgend erläuterten Weiterbildungen.
Ein wesentlicher und vorteilhafter Gesichtspunkt der Erfin- d ng ist der Einsatz von Fuzzy-Logik bei der Ermittlung einer Manöverinformation bzw. bei einer Manövergenerierung. Durch den Einsatz von Fuzzy-Logik weist die Erfindung besondere Vorteile auf.
Im Gegensatz zu der aus [1] bekannten "scharfen" Zuordnung von Winkeländerung zu Manöverinformation, d.h. der "scharfen" Logik bei der Manövergenerierung, bietet der Ansatz der Erfindung basierend auf Fuzzy-Logik den Vorteil, die Mengenzugehörigkeit, d.h. die Zugehörigkeit einer Winkeländerung zu einer Manöverinformation, durch Zwischenwerte zwischen falsch ( 0 ) und wahr ( 1 ) mathematisch beschreibbar zu machen.
Dabei wird zur Darstellung eines Problems, in diesem Fall der Ermittlung der Manöverinformation, neben einer numerischen oder quantitativen Beschreibung durch Zugehörigkeiten, eine qualitative Beschreibung mit unscharfen Begriffen des menschlichen Denkens herangezogen. Diese Beschreibungen ermöglichen, scharfe (nonfuzzy / crisp) und unscharfe (fuzzy) Daten formal exakt zu behandeln.
Daneben bleibt bei einer Veränderung von Fuzzy-Regeln, linguistischen Variablen oder Operatoren der Bezug zu einem Gesamtverhalten bestehen. Spezifische und individuelle Anpas- sungen an sich gegebenenfalls ändernde Randbedingungen sind somit einfach und flexibel möglich.
Zudem kommt die Fuzzy-Logik einer sprachlichen Ausdrucksweise des Menschen nahe, so dass insgesamt verständliche Manöverin- formationen ermöglicht werden. Bevorzugte Weiterbildungen der Erfindung ergeben sich aus den abhängigen Ansprüchen.
Die im weiteren beschriebenen Weiterbildungen beziehen sich sowohl auf die Verfahren als auch auf die Anordnung.
Die Erfindung und die im weiteren beschriebenen Weiterbildungen können sowohl in Software als auch in Hardware, beispielsweise unter Verwendung einer speziellen elektrischen Schaltung, realisiert werden.
Ferner ist eine Realisierung der Erfindung oder einer im weiteren beschriebenen Weiterbildung möglich durch ein computerlesbares Speichermedium, auf welchem das Computerprogramm mit Programmcode-Mitteln gespeichert ist, welches die Erfindung oder Weiterbildung ausführt.
Auch kann die Erfindung oder jede im weiteren beschriebene Weiterbildung durch ein Computerprogrammerzeugnis realisiert sein, welches ein Speichermedium aufweist, auf welchem das Computerprogramm mit Programmcode-Mitteln gespeichert ist, welches die Erfindung oder Weiterbildung ausführt.
Es ist zweckmäßig, die Hauptfahrweginformation und/oder die Nebenfahrweginformation durch eine Richtungsänderung, insbesondere durch einen Winkel der Richtungsänderung, zu beschreiben. Eine solche Richtungsänderung bzw. ein solcher Winkel lässt sich auf einfache Weise ermitteln, beispielsweise unter Verwendung einer digitalen Karte mit Fahrwegen.
Für eine Ausgabe bzw. Übermittlung der Manöverinformation an einen Benutzer stehen verschiedene Ausgabemöglichkeiten zur Verfügung, beispielsweise eine optische Anzeige der ermittelten Manöverinformation, - eine akustische Ausgabe der ermittelten Manöverinformation. Dabei ist es auch möglich, die Fuzzy-Zugehörigkeitsfunktionen und/oder die Fuzzy-Regeln an eine Ausgabeart, beispielsweise die genannte optische oder akustische Ausgabe einer Manöverinformation, anzupassen. So können beispielsweise für eine optische Ausgabe einer Manöverinformation andere Zugehörig- keitsfunktionen verwendet werden als solche bei einer akustischen Ausgabe (Fig.4 und Fig.5).
Auch ist es zweckmäßig, bei der Auswertung der Fahrweginfor- mationen unter Verwendung von Fuzzy-Logik eine Signifikanz für eine Manöverinformation zu ermitteln, mit welcher die Manöverinformation bewertet werden kann. Diese Signifikanz beschreibt dabei eine Sicherheit für die jeweilige Manöverinformation. Durch solche Maßnahmen kann die Eindeutigkeit bei der Generierung einer Manöverinformation erheblich erhöht werden.
Auch ist es vorteilhaft, die ersten und/oder zweiten Zugehörigkeiten jeweils zu codieren, beispielsweise als Bit-Muster. Dadurch kann, insbesondere bei der Implementierung der Erfindung auf einem Computer, ein benötigter Speicherplatz verringert und/oder die Ausführung der Erfindung auf dem Computer beschleunigt werden.
Aus den Fuzzy-Regeln können signifikante, beispielsweise häufig angewendete, Fuzzy-Regeln ausgewählt werden und in einer Regelbasis zusammengefasst werden.
Durch die Ermittlung eines Erfüllungswerts für eine Fuzzy- Regel, mit welchem ein Erfüllungsgrad eines Regelergebnisses der Fuzzy-Regel beschrieben wird, kann die Eindeutigkeit bei der Manövergenerierung weiter erhöht werden.
Wird ein solcher Erfüllungswert jeweils für mehrere Fuzzy- Regeln ermittelt, können diese Erfüllungswerte zu einem Ge- samterfüllungswert zusammengefasst werden. In diesem Fall wird eine Manöverinformation unter Verwendung des Gesamter- füllungswertes bestimmt.
Die Erfindung ist insbesondere geeignet für einen Einsatz im Rahmen eines Benutzer-Assistenz-Systems bei mobilen Einheiten, beispielsweise eines Navigationssystems für ein Kraftfahrzeug. In diesem Fall ist die mobile Einheit das zu führende Kraftfahrzeug.
In Figuren ist ein Ausführungsbeispiel der Erfindung dargestellt, welches im weiteren näher erläutert wird.
Es zeigen
Figur 1 eine Skizze eines Navigationssystems mit Komponenten in einem Kraftfahrzeug gemäß einem Ausführungsbeispiel;
Figur 2 eine Skizze, welche eine Zusammenwirken von Komponen- ten und deren Funktion in einem Navigationssystem gemäß einem Ausführungsbeispiel beschreiben;
Figur 3 eine Skizze, welche eine "scharfe" Zuordnung von Winkelbereichen zu Manöverinformationen gemäß einem Aus- führungsbeispiel beschreibt;
Figur 4 eine Skizze, welche eine "unscharfe" Fuzzy-Zuordnung von Winkelbereichen zu Manöverinformationen für eine Sprachausgabe von Manöverinformationen gemäß einem Ausführungsbeispiel beschreibt;
Figur 5 eine Skizze, welche eine "unscharfe" Fuzzy-Zuordnung von Winkelbereichen zu Manöverinformationen für eine Ausgabe von Manöverinformationen auf einem Display gemäß einem Ausführungsbeispiel beschreibt; Figur 6 schematische Darstellung einer Vorgehensweise bei einer Ermittlung einer Manöverinformation unter Verwendung einer Sicherheit gemäß einem Ausführungsbeispiel;
Figur 7 eine Skizze mit Linguistischen Termen für eine Display-Ausgabe und eine Sprachausgabe einer Manöverinformation gemäß einem Ausführungsbeispiel;
Figur 8 eine Skizze mit Schritten bei einer Manövergenerierung gemäß einem Ausführungsbeispiel;
Figur 9 eine Skizze einer Kreuzungssituation gemäß einem Ausführungsbeispiel;
Figur 10 eine Skizze, welche eine "unscharfe" Fuzzy- Zuordnung von Winkelbereichen zu Manöverinformationen für eine Ausgabe von Manöverinformationen auf einem Display und für eine Sprachausgabe gemäß einem Aus- führungsbeispiel beschreibt;
Figur 11 tabellarische Übersicht (auszugsweise) über eine Regelbasis gemäß einem Ausführungsbeispiel;
Figur 12 graphische Darstellung (auszugsweise) einer Regelbasis gemäß einem Ausführungsbeispiel;
Figur 13 Verfahrensschritte bei der Manövergenerierung mit Fuzzy-Logik gemäß einem Ausführungsbeispiel.
Figur 14 Verfahrensschritte bei der Manövergenerierung mit einem regelbasierten Fuzzy-System gemäß einem Ausführungsbeispiel .
Ausführungsbeispiel: Navigationssystem in einem Kraftfahrzeug Fig.1 zeigt ein Kraftfahrzeug 100, welches mit einem Navigationssystem 110 ausgestattet ist.
Komponenten dieses Navigationssystems 110 sind in Fig.1 und Fig.2 schematisch und in ihrem Zusammenwirken dargestellt und werden nachfolgend beschrieben.
Die Komponenten des Navigationssystems 200 sind derart mit Verbindungen jeweils miteinander verbunden, dass Daten, welche in den einzelnen Komponenten ermittelt oder gemessen werden, in die anderen Komponenten übertragen werden können und dort für eine Weiterverarbeitung, beispielsweise durch entsprechend eingerichtete digitale Datenverarbeitungsmittel, zur Verfügung stehen.
Die Verbindungen zwischen den Komponenten des Navigationssystems 200 sind in Fig.2 durch Pfeile dargestellt, wobei eine Pfeilrichtung eine Übertragungsrichtung der Daten zwischen zwei miteinander verbundenen Komponenten verdeutlicht.
Das Navigationssystem 200 kombiniert verschiedene Einzelsysteme, ein Positionsermittlungssystem 210, ein System zur Routenplanung 270 und ein System zur Manövergenerierung und Ma- növernavigation 271.
Entsprechende Softwareprogramme für diese Systeme 210, 270 und 271 sowie entsprechende Daten für diese Systeme, wie eine digitale Landkarte 250, sind in einer Recheneinheit 130 ge- speichert.
Positionsermittlungssystem
Das Positionsermittlungssystem 210 des Navigationssystems 200 umfasst drei unabhängige Positionsermittlungssysteme, ein GPS-System 220, ein Gyroskop 230 und ein Odometer 240. Fig.1 zeigt das Gyroskop 120, das Odometer 121 sowie das GPS 122, welche jeweils über Datenleitungen 123 mit der Recheneinheit 130 verbunden sind.
Es ist darauf hinzuweisen, dass eine Datenleitung auch eine Funkstrecke oder ein anderes Medium ein kann.
Unter Verwendung des Gyroskops 230 und des Odometers 240 wird eine aktuelle, erste Positionsinformation einer aktuellen Position des Kraftfahrzeugs ermittelt.
Unter Verwendung des GPS-Systems 220 wird eine zweite aktuelle, zu der ersten Positionsinformation redundante Positions- Information ermittelt.
Unter Verwendung der ersten und der dazu redundanten, zweiten Positionsinformation wird eine verbesserte, weil genauer, aktuelle Positionsinformation für die aktuelle Position des Kraftfahrzeugs 100 ermittelt 245.
Die Positionsermittlung 245 erfolgt während einer Fahrt des Kraftfahrzeugs in regelmäßigen, vorgegebenen Zeitintervallen zu vorgegebenen Zeitpunkten, wodurch ein von dem Kraftfahr- zeug tatsächlich zurückgelegter Fahrweg, ein Sensorpfad, ermittelt wird 246.
In dem Navigationssystem 200 ist eine digitale Landkarte 250 gespeichert. Die digitale Landkarte 250 ist ein digitalisier- tes Bild einer Umgebung des Kraftfahrzeugs 100, in welcher Verkehrsverbindungen sowie andere verkehrsrelevante Informationen, beispielsweise Städte und deren Verkehrsnetze, eingetragen sind.
Das Navigationssystem 200 weist ferner eine Anzeigeeinheit
280 auf, welche ein optisches Ausgabemittel 290 mit einem integrierten akustischen Ausgabemittel 292 umfasst und auf wel- eher die digitale Landkarte 250 oder relevante Teile der digitalen Landkarte 250 anzeigbar sind.
Der Fahrer kann auf diese Weise seine aktuelle Position als aktuelle Kartenposition in der digitalen Karte 250 erkennen sowie seinen .Fahrweg auf der digitalen Karte verfolgen bzw. nachvollziehen.
Routenplanung, Manövergenerierung und Manövernavigation
Außerdem umfasst das Navigationssystem 200 die weiteren Systeme 270, 271 zur Routenplanung und zur Manövergenerierung und Manövernavigation.
Diese sind mit einer Eingabevorrichtung 260 verbunden, mit welcher eine Zielposition des Kraftfahrzeugs 100 von einem Fahrer des Kraftfahrzeugs 100 eingegeben werden kann.
Fig.1 zeigt das Eingabemittel 140 zur Eingabe der Zielposition des Kraftfahrzeugs sowie das Ausgabemittel zur Ausgabe des Kartenpfades, der aktuellen Kartenposition des Kraftfahrzeugs sowie der fahrwegkürzesten Route zu der Zielposition.
Das System zur Routenplanung (Routenberechnungseinheit) 270 ermittelt unter Verwendung der eingegebenen Zielposition, des Kartenpfads, der aktuellen Position des Kraftfahrzeugs sowie der aktuellen Kartenposition des Kraftfahrzeugs 100 eine fahrwegkürzeste Route zu der Zielposition.
Es ist darauf hinzuweisen, dass auch eine hinsichtlich eines anderen Kriteriums, beispielsweise einer Fahrzeit, optimale Route ermittelt werden kann.
Das System zur Manövergenerierung und Manövernavigation 271 generiert Anweisungen für den Fahrer, sogenannte Manöveran- Weisungen oder Manöverinformationen, welche den Fahrer entlang der geplanten Route zum Zielpunkt führen.
Die Anzeigeeinheit 280 des Navigationssystems 200 ist ferner derart eingerichtet, dass dem Fahrer des Kraftfahrzeugs 100 - die- fahrwegkürzeste (oder andere optimale) Route zu der eingegebenen Zielposition akustisch und optisch angezeigt wird.
Das System zur Manövergenerierung und Manövernavigation 271 wird im nachfolgenden näher beschrieben.
Grundlagen und Konzeption des Systems zur Manövergenerierung und Manövernavigation 271
Neben der Positionsbestimmung und der Routenplanung/- berechnung vom Startpunkt zum Reiseziel, muss ein Navigati- onssystem den Fahrer entlang der Route führen. Die dafür genutzten Anweisungen oder Manöver werden dem Fahrer visuell in Form von Pfeilen und Balkendiagrammen sowie durch eine Sprachausgabe übermittelt.
Der beschriebene Ansatz bei dem System zur Manövergenerierung und Manövernavigation 271 basierend auf Fuzzy-Logik und bietet demzufolge den Vorteil, dass er weichere (Systemzustands- ) Übergänge als bei einer booleschen Logik ermöglicht.
Der Fuzzy-Ansatz ist darüber hinaus - bei geeigneter Paramet- rierung - tolerant bzw. robust gegenüber Ungenauigkeiten bei den zur Verfügung stehenden Daten, wie Richtungsangaben oder Richtungsänderungsangaben.
Zudem kommt die Fuzzy-Logik der sprachlichen Ausdrucksweise des Menschen nahe, so dass insgesamt verständlichere Manöver generiert werden können.
Der im folgenden beschriebene Fuzzy-Ansatz umfasst zwei Ausgestaltungen, einen Grundansatz mit einer Manövergenerierung mit Fuzzy-Logik, sowie einen (alternativen) erweiterten Ansatz mit einer Manövergenerierung mit einem regelbasierten Fuzzy-System.
Der erweiterte regelbasierte Ansatz unterscheidet sich nur dahingehend vom Fuzzy-Logik Grundansatz, dass zusätzliche Fahrweginformationen, beispielsweise alternative Fahrwege, bei der Manövergenerierung miteinbezogen werden. Die Grundkonzeption des erweiterten regelbasierten Ansatzes entspricht ansonsten dem des Fuzzy-Logik Grundansatzes .
Manövergenerierung mit Fuzzy-Logik (Fuzzy-Logik Grundansatz)
Für die Manövergenerierung in Fahrzeugnavigationssystemen bietet sich ein Einsatz von Fuzzy-Logik basierten Algorithmen an. Im Gegensatz zu der bisher verwendeten booleschen Logik, bietet ein Ansatz basierend auf Fuzzy-Logik den Vorteil die Mengenzugehörigkeit durch Zwischenwerte zwischen falsch ( 0 ) und wahr ( 1 ) mathematisch beschreibbar zu machen.
Dabei wird zur Darstellung eines Problems, in diesem Fall der Ermittlung der Manöverinformation, neben einer numerischen oder quantitativen Beschreibung durch Zugehörigkeiten, eine qualitative Beschreibung mit unscharfen Begriffen des mensch- liehen Denkens herangezogen. Diese Beschreibungen ermöglichen, scharfe (nonfuzzy / crisp) und unscharfe (fuzzy) Daten formal exakt zu behandeln.
Daneben bleibt bei einer Veränderung von Fuzzy-Regeln, lingu- istischen Variablen oder Operatoren der Bezug zu einem Gesamtverhalten bestehen. Spezifische und individuelle Anpassungen an sich gegebenenfalls ändernde Randbedingungen sind somit einfach und flexibel möglich.
Zudem kommt die Fuzzy-Logik einer sprachlichen Ausdrucksweise des Menschen nahe, so dass insgesamt verständliche Manöverinformationen ermöglicht werden. Bei dem Fuzzy-Ansatz des Systems zur Manövergenerierung und Manövernavigation 271 wird eine bisher verwendete boolesche Winkeleinteilung 300 der "Orientation Slots" 301 (Fig.3) durch eine Fuzzy-Winkeleinteilung 400 für Fahrwegrichtungsän- derungen ersetzt (Fig.4 Sprachausgabe und Fig.5 Displayausgabe) .
Durch die verwendete Fuzzy-Winkeleinteilung 400 für die Fahr- wegrichtungsänderungen ergeben sich weiche Übergänge für die Winkelfenster 401. Harte Grenzen wie bei den vorherigen Übergängen zwischen ( 0 ) und ( 1 ) gibt es nicht mehr. Mit Ausnahme der singulären Punkte 0°, 90°, 180° und 270° sind immer mindestens zwei Zugehörigkeitsfunktionen 402 aktiv.
Die Verläufe der Zugehörigkeitsfunktionen 402 sind durch die Nutzung stückweise linearer Funktionen 403 konstruiert, in diesem Fall durch einfache Dreieck- und Trapez-Funktionen, so dass lediglich Stützstellen 404 benötigt werden, zwischen de- nen linear interpoliert wird.
Die Stützstellen 404 sind die Parameter der Zugehörigkeitsfunktionen 402, mit denen die einzelnen Verläufe individuelle an einen Nutzer angepasst werden können.
Bei der Einstellung der Zugehörigkeitsfunktionen 403 wird zudem auf die Priorität, die ein Manöver besitzt, besondere Rücksicht genommen: • Die drei Hauptmanöver (Straight, S) 410, (Left, L) 411, (Right, R) 412 besitzen jeweils eine hohe Priorität (d.h. einen hohen maximalen Wert der Zugehörigkeitsfunktion) und einen großen Einflussbereich, charakterisiert durch einen großen Winkelbereich, in dem der Wert der Zugehörigkeitsfunktion am größten ist. Die Priorität der Nebenmanöver (Hard Left, HL) 420, (Hard Right, HR) 421, (Soft Left, SL) 423, (Soft Right, SR) 424 ist jeweils geringer. • Das Wendemanöver (U-Turn, U) 430 besitzt eine hohe Priorität, aber nur nahe 180°.
• Der Zusatz Hard H- besitzt eine mittlere Priorität, da die Zugehörigkeitsfunktion den Wert 1000 nicht annimmt. Der Einflussbereich ist relativ groß, jedoch kleiner als bei den drei Hauptmanövern.
• Der Zusatz Soft S- bzw. leicht besitzt eine niedrige Priorität, wie man am flachen Verlauf der entsprechenden Zugehörigkeitsfunktionen erkennen kann. Für die Sprachausgabe (Fig.4) gilt sogar: μgR < Max{μs, μ^} bzw. 'SL < Maχ{-S' i}' w°bei μ(φ) eine Wahrscheinlichkeit für eine Fahrwegsrichtungsänderung beschrieben durch einen Winkel φ beschreibt. Bei der Sprachausgabe wird der Zusatz l ei cht nur genutzt, wenn mindestens eines der Manöver S, R oder L bereits genutzt wird.
Bei der Sprachausgabe wird durch dieses Vorgehen die Nutzung des Zusatzes Soft S- bzw. leicht weitgehend vermieden. Ein typisches Beispiel ist eine Kreuzung, an der zwei Straßen im Winkelfenster (Straight, S) liegen. Dieser Konflikt wurde bisher so gelöst, dass beiden Straßen jeweils das benachbarte Manöver (Soft Right, SR bzw. Soft Left, SL) zugewiesen bekamen. Dieser Konflikt tritt mit der Fuzzy-Winkeleinteilung nicht mehr auf, d.h. eine Straße erhält das Manöver (Straight, S), die andere das Manöver (Soft Right, SR oder Soft Left, SL) .
Für die Auswahl eines Fuzzy-Manövers wird neben der Fuzzy- Winkeleinteilung, die unmittelbar mit Zugehörigkeitswerten verbunden ist, zusätzlich eine weitere Bewertungsgröße eingeführt (Fig.6) .
Diese weitere Größe beschreibt eine Signifikanz oder Sicherheit Sm/, eines Manövers und ergibt sich aus dem Quotienten der Zugehörigkeit des betrachteten Manövers μm j_ für eine
Straße i und der Summe der Zugehörigkeitswerte hinsichtlich des Manövers m: - m, i m, 1 N Σ μ- m , j j = l
mit m e {s, SR, R, HR, U, HL, L, SLJ . (Gl .1 )
Dieser Wert für die Sicherheit erleichtert die Auswahl eines verständlichen Manövers. Als Schwellwert, ab dem die Sicherheit eines Manövers gewährleistet ist, wird ein Wert von 53% gewählt.
Mit diesem Wert, der knapp über dem Grenzwert von 50% liegt, wird einer ausreichender Abstand des Manövers mit dem größten Zugehörigkeitswert gegenüber den übrigen Manövern gewährleistet.
In Fig.6 ist die Auswahl eines Manövers unter Verwendung der Signifikanz schematisch dargestellt.
Die Auswahl des Fuzzy-Manövers läuft dabei so ab (Fig.6), dass zunächst das Manöver mit dem größten Zugehörigkeitswert μmax bestimmt wird. Nur wenn dieses Manöver als nicht ausreichend sicher erscheint, d.h. wenn die Sicherheit kleiner als 53% ist, wird das Manöver mit dem zweitgrößten Zugehörigkeitswert bestimmt. Dadurch wird die Nutzung des Manöverzusatzes Soft S- vermieden.
Nur wenn die Sicherheit dieses Manövers ebenfalls zu klein ist, wird das Manöver bestimmt, welches die größte Sicherheit besitzt.
Sollte das so gefundene Manöver nicht eindeutig sein, d.h. der Wert der Sicherheit kleiner als 50% sein, wird das Fuzzy- Modul verlassen und auf ein mit den bisherigen booleschen Algorithmen erzeugte Manöver zugegriffen. In Fig.13 ist ein Verfahrensablauf 1300 bei der Manövergenerierung mit Fuzzy-Logik (Fuzzy-Logik Grundansatz) schematisch dargestellt.
Bei der Manövergenerierung mit Fuzzy-Logik wird eine Hauptfahrweginformation, welche einen Hauptfahrweg der mobilen Einheit beschreibt, in diesem Fall die Fahrwegsrichtungsänderung, ermittelt 1310.
Anschließend wird die Hauptfahrweginformation unter Verwendung von Fuzzy-Logik ausgewertet, wobei die eine Manöverinformation ermittelt wird 1320, 1330.
Bei der Fuzzy-Auswertung werden für die Hauptfahrweginforma- tion unter Verwendung von Fuzzy-Zugehörigkeitsfunktionen erste Zugehörigkeiten ermittelt 1320, mit welchen jeweils die Zugehörigkeit der Hauptfahrweginformation zu einer von den vorgebaren ManöverInformationen beschrieben wird. Ferner werden die ersten Zugehörigkeiten unter Verwendung von Regeln ausgewertet, wobei die eine Manöverinformation ermittelt wird 1330.
Manövergenerierung mit einem regelbasierten Fuzzy-System (erweiterter regelbasierter Ansatz)
Bei dem regelbasierten Fuzzy-System werden eine Fuzzifizie- rung, eine Inferenz und eine Defuzzifizierung durchgeführt, wodurch eine Nachvollziehbarkeit der Manövergenerierung gewährleistet wird.
Die Manövergenerierung wird auf Fuzzy-Regeln abgebildet, welche in einer Regelbasis (Figuren 11 und 12) zusammengefasst sind. Durch die Regelbasis besteht zudem die Möglichkeit einer Anpassung des Systems und der dadurch resultierenden Ma- növerinformationen an einen jeweiligen Nutzer. Auswahl von Ein- und Ausgangsgrößen
Als Eingangsgrößen für das regelbasierte System werden gewählt : a. Der Winkel (Fahrwegsrichtungsänderung) der berechneten Route (R) in [Grad] . b. Der Winkel (Fahrwegsrichtungsänderung) des linken Nachbarn der Route (NL) in [Grad] . c. Der Winkel (Fahrwegsrichtungsänderung) des rechten Nach- barn der Route (NR) in [Grad] . d. Verlauf (Fahrwegsrichtungsänderung) der Hauptstraße (MS) .
Als Ausgangsgröße werden gewählt : a. Das resultierende Manöver für Display (MD) . b. Das resultierende Manöver für Voice (MV) .'
Die Grundmengen G, die den Wertebereich der einzelnen linguistischen Variablen beinhalten, werden dabei definiert als:
GR = {R,0° < R < 360°}
GNL = {NL,0° < NL < 360°} G NR = {NR,0° < NR < 360°} GMD = {MD,0 < MD < 10} GMV = {m>° ≤ MV < 10}
Im Falle der Hauptstraßenerkennung findet keine Fuzzyfizie- rung statt. Einzig das erzeugte Bitmuster (siehe Generierung der Regelbasis) wird für die Auswahl der aktiven Regeln aus der Regelbasis herangezogen.
Gestaltung der Zugehörigkeitsfunktionen
Bei der regelbasierten Manövergenerierung mittels eines regelbasierten Fuzzy-Systems werden die Verläufe der Zugehörig- keitsfunktionen durch die Verwendung stückweise linearer
Funktionen konstruiert, in diesem Fall durch einfache Dreieck- und Trapez-Funktionen (vgl. Fig.4 und Fig.5). Diese abschnittsweise linearen Zugehörigkeitsfunktionen besitzen den Vorteil, sich durch die Angabe weniger Knickpunkte beschreiben zu lassen. Damit kann der Rechen- und Spei- cheraufwand klein gehalten werden. Dies erlaubt bei der nachfolgenden Fuzzifizierung, d.h. bei der Umwandlung der scharfen Eingangswerte der Route, des linken und des rechten Nachbarn in unscharfe Zugehörigkeitswerte, eine einfache Berechnung der Zugehörigkeitswerte, durch Interpolation zwischen den Stützstellen.
Durch zusätzliche Stützstellen, zwischen denen linear interpoliert wird, können die Zugehörigkeitsfunktionen an die Gegebenheiten angepasst werden.
Die Stützstellen bilden auch die Parameter, mit denen sich die einzelnen Verläufe der Zugehörigkeitsfunktionen auf den jeweiligen Nutzer einstellen lassen.
Die Anpassungen des Systems an den jeweiligen Nutzer, d.h. die Anpassung der Manöver, erfolgt im praktischen Einsatz des Navigationssystems .
Bei der Einstellung der Zugehörigkeitsfunktionen wird auf ei- ne leichte Anpassbarkeit der Funktionen besondere Rücksicht genommen:
• Alle verwendeten Funktionen besitzen eine gleich hohe Priorität (der größte Zugehörigkeitswert ist jeweils 1).
• Die Manöver S, R, L, HR und HL besitzen einen großen Ein- flussbereich (großer Winkelbereich, in dem der Wert der
Zugehörigkeitsfunktion am größten ist) .
• Der Zusatz Soft, S- und der Zusatz Hard, H- werden nur selten genutzt.
• Für jede Winkeländerung gleicht die Summe der Zugehörig- keitswerte dem Wert 1000. Die Fuzzy-Mengen wurden so gewählt, dass sich nebeneinanderliegende Fuzzy-Sets mehr oder weniger stark überlappen, wodurch ein scharfer Eingangswert zu mehreren Fuzzy-Mengen gleichzeitig gehören kann.
Entwurf der linguistischen Regeln — Generierung der Regelbasis (Fig.11 und Fig.12)
Der Entwurf der Regelbasis stellt einen wichtigen Schritt dar, da die hier aufgestellten Regeln letztlich die Regelstrategie und somit die ^Intelligenz' des Fuzzy-Systems darstellen.
Die Gesamtzahl der möglichen Regeln hängt dabei von der An- zahl der Eingangsgrößen sowie von der Menge der linguistischen Terme pro Größe ab:
Bei zwei Eingangsgrößen, mit jeweils zwei linguistischen Ter- men, kann die Regelbasis aus maximal vier Regeln bestehen. Bei 4 Eingangsgrößen i =1,...,4 (für Route, linker und rechter Nachbar, Hauptstraße) und E als Menge der linguistischen Terme, kann die hier zu erstellende Regelbasis maximal 1792 unterschiedliche Regeln enthalten (siehe Gl . 2).
rmax = EX • E2 • E3 • E4 = 7 • 8 • 8 • 4 = 1792 (G1.2)
Diese Beziehung macht unmittelbar deutlich, dass man bei mehr als zwei Eingangsgrößen im allgemeinen nicht mehr den gesamten Eingaberaum ausschöpfen kann. Dies ist normalerweise auch gar nicht notwendig, da im realen Betrieb des Navigationssys- te s nur ein Teil aller möglichen Kombinationen von Eingangs- größentermen wirklich auftreten.
Außerdem wird die Verarbeitungsgeschwindigkeit des Fuzzy- Systems erheblich durch die Größe der Regelbasis beeinflusst. Für den Entwurf der Regelbasis ist es daher zweckmäßig mit einer geringen Anzahl von Regeln zu beginnen. Dann können schrittweise Regeln hinzugefügt werden oder die bereits vorhandenen Regeln modifiziert werden (z.B. zusammenfassen von Regeln bei Überschneidungen) , bis die gewünschte Regelgüte erreicht wird. Um die Konsistenz der Regeln beurteilen zu können, werden die einzelnen Regeln der Regelbasis grafisch dargestellt (Fig.12) .
So können widersprüchliche Regeln schnell identifiziert und beseitigt werden. Außerdem wird die Regelbasis entsprechend dem Bitmuster der Route geordnet. Eine auszugsweise Darstellung der Regelbasis zeigen Figuren 11 (tabellarisch) und 12 (graphisch) .
Um die Abdeckung aller möglichen Fälle durch die Regelbasis zu gewährleisten, wird dem Inferenzmechanismus eine Anweisung für den Fall hinzugefügt, dass keine Regel aktiv ist.
In diesem Fall, wird die Richtung der Route als Defaultwert ausgegeben.
Allgemein stellt sich die Regelbasis in folgender Form dar:
Regel 1 :
WENN r = Al ... UND In = An... UND
Figure imgf000026_0001
DANN disp = Blp... UND voice = Blq (Gl. 3;
Regel z WENN r = Az]<... UND In = Azj_... UND
rn Azm- UND ms = A •z.n
DANN disp = Bzp- UND voice = Bzc (Gl. 4;
mit: r, In, rn, ms: Eingangsgrößen
All' A21' • • • Azl ; Bitmuster der Eingangsgröße In disp, voice: Ausgangsgrößen Blp' B2p' • • • ' Bzp Bitmuster der Ausgangsgröße disp,
Inferenzmechanismus
Bei dem Inferenzmechanismus werden die Regelbasis ausgewertet und durch Zusammenfassung der Teilentscheidungen der einzelnen Regeln eine Gesamtentscheidung getroffen.
Zur Bestimmung der aktiven Regeln werden die im Anschluss an die Fuzzifizierung bestimmten Bitmuster (aus den Zugehörigkeitswerten der einzelnen linguistischen Variablen, sowie der Hauptstraßenerkennung) herangezogen.
Eine Regel heißt aktiv, wenn die erstellen Bitmuster ganz o- der teilweise dem in der Regelbasis gespeicherten Bitmuster entsprechen . Der Erfüllungswert P V _ ( Performance Value ) einer aktiven Regel ergibt sich mittels folgendem Quotienten :
Pv , = _
Figure imgf000027_0001
(G1 . 5 )
A
∑ riext route : Summe der aktiven Zugehörigkeitswerte a = 1 der Route . B
∑ l^next left : Summe der aktiven Zugehörigkeitswerte des b = l ~ b Linken Nachbarn.
C
∑ -next right : Summe der aktiven Zugehörigkeitswerte c = 1 — C des Rechten Nachbarn. μmax : maximal vorkommenden Möglichkeiten (hier : μmax = 1°00 ) • i: Laufindex der jeweiligen Regel
(hier: i = 0, ... , n) a = 1, ..., A: Summationsindex (entsprechendes gilt für b und c) .
A, B, C e N: Obere Summationsgrenzen (Anzahl der aktiven Zugehörigkeitswerte) .
Für die Ermittlung der einzelnen Ausgangs-Fuzzy-Mengen wird daraufhin der Erfüllungswert einer aktiven Regel den Ausgangsmengen zugeordnet. Die Fuzzy-Mengen der Konklusion jeder aktiven Regel werden dabei in der Höhe des jeweiligen Erfüllungswertes (Pv jeder Regel abgeschnitten. Anschließend werden die im vorherigen Schritt ermittelten Fuzzy-Mengen, durch Addition zu einer resultierenden Ausgangs-Fuzzy-Menge zusammengefasst .
Defuzzifizierung: Maximum-Methode
Das Ergebnis der Inferenz sind zunächst zwei resultierende Fuzzy-Mengen für die Ausgangsgrößen Display und Voice. Um scharfe (crisp) Ausgangsgrößen zu erhalten, die den entsprechenden Manövern zugeordnet werden können, müssen die resultierenden Ausgangs-Fuzzy-Mengen defuzzifiziert werden. Bei der Methode, die in diesem Fall zur Anwendung kommt, handelt es sich um die Maximum-Methode. Dabei wird nur jener linguistische Ter der Ausgangsgröße betrachtet, der den höchsten akkumulierten Erfüllungswert hat. Entsprechend diesem linguistischen Term erfolgt die Zuweisung des Manövers. In Fig.14 (abstrahiert) sowie in Fig.8 (detailliert) sind ein Verfahrensablauf 1400 bzw. 800 bei der Manövergenerierung mit einem regelbasierten Fuzzy-System (erweiterter regelbasierter Ansatz) schematisch dargestellt.
Bei der regelbasierten Manövergenerierung werden eine Hauptfahrweginformation, welche einen Hauptfahrweg der mobilen Einheit beschreibt, und mindestens eine Nebenfahrweginforma- tion, welche einen zu dem Hauptfahrweg alternativen Fahrweg der mobilen Einheit beschreibt, ermittelt 1410 bzw. 810.
Die Hauptfahrweginformation und die Nebenfahrweginformation werden unter Verwendung von Fuzzy-Logik ausgewertet, wobei die eine Manöverinformation ermittelt wird 1420 bis 1440 bzw. 820 bis 870.
Bei der Fuzzy-Auswertung werden für die Hauptfahrweginformation unter Verwendung von Fuzzy-Zugehörigkeitsfunktionen ers- te Zugehörigkeiten ermittelt 1420 bzw. 820, mit welchen jeweils die Zugehörigkeit der Hauptfahrweginformation zu einer von den vorgebbaren Manöverinformationen beschrieben wird. Für die Nebenfahrweginformation werden unter Verwendung von den Fuzzy-Zugehörigkeitsfunktionen zweite Zugehörigkeiten er- mittelt 1430 bzw. 830, mit welchen jeweils die Zugehörigkeit der Nebenfahrweginformation zu einer von den vorgebbaren Manöverinformationen beschrieben wird.
Die ersten und die zweiten Zugehörigkeiten werden unter Ver- wendung von Fuzzy-Regeln ausgewertet, wobei die eine Manöverinformation ermittelt wird 1440 bzw. 840 bis 870.
Funktions- und Arbeitsweise der regelbasierten Manövergene- rierung anhand einer (beispielhaft vorgegebenen) Kreuzungssituation Im folgenden werden weitere Erläuterungen zur Funktions- und Arbeitsweise der regelbasierten Manövergenerierung anhand einer (beispielhaft vorgegebenen) Kreuzungssituation gegeben.
Den folgenden Erläuterungen liegt die in Fig.9 beispielhaft dargestellte Kreuzungssituation zugrunde.
Für die in Fig.9 dargestellte Kreuzungssituation soll ein zugehöriges Manöver für die Displayanzeige und die Sprachausga- be erzeugt werden.
Entsprechend der regelbasierten Manövergenerierung besteht die Manövergenerierung aus den drei Komponenten Fuzzifizie- rung (a) , Inferenzmechanismus (b) und Defuzzifizierung (c) .
a) Fuzzifizierung - Umwandlung der scharfen Eingangswerte in unscharfe Zugehörigkeitswerte:
Durch eine Interpolation der Zugehörigkeitsfunktionen in Ab- hängigkeit der ermittelten Winkeländerungen erfolgt für die
Route 910 bzw. 1010, den linken 920 bzw. 1020 und den rechten 930 bzw. 1030 Nachbarn die Bestimmung der einzelnen Zugehörigkeitswerte (Fig.9, Fig.10). Diese Zugehörigkeitswerte geben an, in welchem Maße die linguistischen Aussagen erfüllt sind.
Anschließend werden die Zugehörigkeitswerte für jeden Winkel entsprechend ihrer Zugehörigkeit zu den Manöverslots gespeichert (Tabelle 1) .
Aus den berechneten Zugehörigkeitswerten wird im Anschluss ein entsprechendes Bitmuster gebildet (Tabelle 1: An Positionen mit einem Zugehörigkeitswert größer Null steht im Bitmuster eine 1, ansonsten eine 0) . Dieses Bitmuster wird bei der Auswahl der aktiven Regeln aus der Regelbasis benötigt. Zusätzlich wird bei der Bestimmung der aktiven Regeln ein Wert für die Aktivierung des „Intersection Zooms zur vergrößerten Darstellung des zu durchfahrenden Kreuzungsbereiches erzeugt.
Erkennung der Hauptstraßensituation:
Da keine oder nur sehr ungenügende Informationen bezüglich des Verlaufs von Hauptstraßen vorliegen, werden Straßen nach Rang und Klasse klassifiziert.
Auf der Basis einiger festgelegter Regeln erfolgt anschließend eine Analyse der aktuellen Straßensituation. Dabei wird der Verlauf der Hauptstraße aus den Werten von Straßenklasse und Straßenrang bestimmt, und das Ergebnis dieser Analyse für die Weiterverarbeitung in Form eines Bitmusters gespeichert.
Eine Straße, wird danach als Hauptstraße erkannt, wenn:
• Der Rang vom Eingangs- zum Ausgangssegment gleich bleibt.
• Die Klasse der potentiellen Hauptstraße vom Eingangs- zum Ausgangsseg ent nur zwischen 2 und 3 oder zwischen 1 und 2 wechselt .
• Die Klasse der potentiellen Hauptstraße zwischen 0 und 3 liegt.
• Die Klassen aller abgehenden Straßen niedriger sind als die, der potentiellen Hauptstraße (bis Klasse 7, aber Klasse
5 und 6 sind ausgenommen) .
• Alle abgehenden Straßen einen niedrigeren Rang haben.
Figure imgf000031_0001
Tabelle 1: Zugehörigkeitswerte und das daraus resultierende Bitmuster sortiert nach (SR,R,HR,N,HL,L, SL, S) .
Als mögliche Alternativen, um den Verlauf der Hauptstraße zu beschreiben, stehen hier folgende Möglichkeiten zur Verfügung:
• Die Route ist selbst die Hauptstraße — R
• Der Linke Nachbar der Route ist die Hauptstraße → LN
• Der Rechte Nachbar der Route ist die Hauptstraße -» RN
• Es konnte keine Hauptstraße erkannt werden → N
Auf die Kreuzungssituation (Abb. 9) angewandt, zeigt sich mit den zugehörigen Straßenklassen und Straßenrängen, entsprechend Tabelle 2, dass hier kein Hauptstraßenverlauf erkannt wird. Als Rückgabewert liefert die Hauptstraßenerkennung daher → N.
In das zugehörige Bitmuster umgewandelt, ergibt sich somit: (0,0,0,0,1,0,0,0), sortiert nach (X,X,X,X,N,RN, LN, R) .
Figure imgf000032_0001
Tabelle 2: Straßenklasse und Rang,
b) Inferenz - Bestimmung der aktiven Regeln:
Das Ziel der Auswertung der Regelbasis ist, durch eine Zusam- menfassung der Teilentscheidungen der einzelnen Regeln zu einer Gesamtentscheidung zu kommen. Durch Vergleich der erstellten Bitmuster mit den in der Regelbasis abgelegten Re- geln erhält man die aktiven Regeln für die augenblickliche Situation (Tabelle 3) .
Eine Regel gilt für die augenblickliche Situation als aktiv, wenn die erstellten Bitmuster ganz oder teilweise den in der Regelbasis gespeicherten Bitmustern entsprechen.
Wird eine der Regeln als aktiv erkannt, so wird der Erfüllungswert Pvi der Regel unter Beachtung von Gl .5 berechnet.
Der Erfüllungswert wird, wie der Zugehörigkeitswert, auf Werte aus dem Intervall zwischen 0 und 1000 beschränkt. Nachkommastellen werden abgeschnitten z.B. Regel 9: Pv, = ≡ ≡ = 21 , 6 bzw. 21
9 106
Der nunmehr glatte Erfüllungswert 21 schneidet die Fuzzy- Mengen der Konklusion der aktiven Regel (vgl. Fig.7) in seiner Höhe ab .
Entsprechendes ergibt sich für die weiteren aktiven Regeln (Tabelle 4) .
Durch Addition werden die einzelnen Fuzzy-Mengen zu einer Ausgangs-Fuzzy-Menge zusammengefügt (siehe letzte Zeile in Tabelle 4) .
Figure imgf000033_0001
Tabelle 3: Aktive Regeln.
Figure imgf000034_0001
Tabelle 4: Berechnete Werte für Display und Voice, sortiert nach (S,SL,L,HL,N,HR,R,SR,KR,KL,C) .
d) Defuzzifizierung - Bestimmung eines scharfen Ausgabewertes :
Über die so erstellte Ausgangs-Fuzzy-Menge erhält man unter Beachtung des linguistischen Terms der Ausgangsgröße, der den höchsten aufaddierten Erfüllungswert hat, (hier 967) das auszugebende Manöver.
In diesem Dokument wurden folgende Veröffentlichungen zitiert:
[1] Zhao Yilin: "Vehicle Location and Navigation Systems ", Artech House Publishers, S.43-141, S.239-264, 1997, ISBN 0-89006-8621-5.
[2] Zhao Yilin: "Vehicle Location and Navigation Systems ", Artech House Publishers, S.129-141, 1997, ISBN 0-89006- 8621-5.
[3] U.S. Patent No . 4,796,191.
[4] Bart Kosko: "Neural Networks and Fuzzy-Systems", Prentice Hall, Kap. 7 u. 8, 1992, ISBN 0-13611-435-0.

Claims

Patentansprüche
1. Verfahren zur Ermittlung einer Manöverinformation aus einem Satz von vorgebbaren Manöverinformationen für eine mobile Einheit unter Verwendung von Fuzzy-Logik,
- bei dem eine Hauptfahrweginformation, welche einen Hauptfahrweg der mobilen Einheit beschreibt, ermittelt wird,
- bei dem die Hauptfahrweginformation unter Verwendung von Fuzzy-Logik ausgewertet wird, wobei die eine Manöverinfor- mation ermittelt wird, derart, dass a) für die Haupfahrweginformation unter Verwendung von Fuzzy- Zugehörigkeitsfunktionen erste Zugehörigkeiten ermittelt werden, mit welchen jeweils die Zugehörigkeit der Hauptfahrweginformation zu einer von den vorgebaren Manöverin- formationen beschrieben wird, b)und die ersten Zugehörigkeiten unter Verwendung von Regeln ausgewertet werden, wobei die eine Manöverinformation ermittelt wird.
2. Verfahren zur Ermittlung einer Manöverinformation aus einem Satz von vorgebbaren Manöverinformationen für eine mobile Einheit unter Verwendung von Fuzzy-Logik,
- bei dem eine Hauptfahrweginformation, welche einen Hauptfahrweg der mobilen Einheit beschreibt, und mindestens ei- ne Nebenfahrweginformation, welche einen zu dem Hauptfahrweg alternativen Fahrweg der mobilen Einheit beschreibt, ermittelt werden,
- bei dem die Hauptf hrweginformation und die Nebenfahrweginformation unter Verwendung von Fuzzy-Logik ausgewertet werden, wobei die eine Manöverinformation ermittelt wird, derart, dass a) für die Haupfahrweginformation unter Verwendung von Fuzzy-Zugehörigkeitsfunktionen erste Zugehörigkeiten ermittelt werden, mit welchen jeweils die Zugehörigkeit der Hauptfahrweginformation zu einer von den vorgebbaren Manöverinformationen beschrieben wird, b) für die Nebenfahrweginformation unter Verwendung von den Fuzzy-Zugehörigkeitsfunktionen zweite Zugehörigkeiten ermittelt werden, mit welchen jeweils die Zugehörigkeit der Nebenfahrweginformation zu einer von den vorgebbaren Ma- növerinformationen beschrieben wird, und c) die ersten und die zweiten Zugehörigkeiten unter Verwendung von Fuzzy-Regeln ausgewertet werden, wobei die eine Manöverinformation ermittelt wird.
3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, bei dem die Hauptfahrweginformation einen von der mobilen Einheit zurückzulegenden Fahrweg beschreibt und/oder die Nebenfahrweginformation einen zu dem zurückzulegenden Fahrweg alternativen zurücklegbaren Fahrweg beschreibt.
4. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, bei dem die Hauptfahrweginformation und/oder die Nebenfahrweginformation durch eine Richtungsänderung, insbesondere durch einen Winkel der Richtungsänderung, beschrieben wer- den/wird.
5. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, bei dem die Hauptfahrweginformation und/oder die Nebenfahrweginformation unter Verwendung einer digitalen Karte mit Fahrwegen ermittelt werden/wird.
6. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, bei dem einem Benutzer die eine ermittelte Mänoverinformation ausgegeben wird mindestens durch eine der folgenden Ausgabe- arten: eine optische Anzeige der einen ermittelten Manöverinformation, eine akustische Ausgabe der einen ermittelten Manöverinformation.
7. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, bei dem die Fuzzy-Zugehörigkeitsfunktionen und/oder die Fuzzy-Regeln an eine Ausgabeart der einen ermittelten Manöverinformation angepasst werden.
8. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, bei dem bei der Auswertung unter Verwendung von Fuzzy-Logik eine Signifikanz für eine von den vorgebbaren Manöverinformationen ermittelt wird, welche Signifikanz eine Sicherheit für diese eine vorgebbare Manöverinformation beschreibt.
9. Verfahren nach Anspruch 8, bei dem unter Verwendung der Signifikanz diese eine vorgebbare ManöverInformation bewertet wird.
10. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, bei dem die ersten und/oder zweiten Zugehörigkeiten jeweils als ein Bit-Muster codiert werden.
11. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, bei dem eine Regelbasis erstellt wird, welche aus den Fuzzy- Regeln ausgewählte Fuzzy-Regeln umfasst.
12. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche bei dem für eine Fuzzy-Regel ein Erfüllungswert ermittelt wird, mit welchem ein Erfüllungsgrad eines Regelergebnisses der Fuzzy-Regel beschrieben wird.
13. Verfahren nach Anspruch 12, bei dem für mehrere Fuzzy-Regeln jeweils der Erfüllungswert ermittelt wird und die Erfüllungswerte zu einem Gesamterfül- lungswert zusammengefasst werden.
14. Verfahren nach Anspruch 13, bei dem die eine Manöverinformation unter Verwendung des Ge- samterfüllungswertes ermittelt wird.
15. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, eingesetzt in einem Navigationssystem, insbesondere in einem Navigationssystem für ein Kraftfahrzeug, wobei die mobile Einheit das Kraftfahrzeug ist.
16. Anordnung zur Ermittlung einer Manöverinformation aus einem Satz von vorgebbaren Manöverinformationen für eine mobile Einheit unter Verwendung von Fuzzy-Logik, mit einem Prozessor, der zur Durchführung folgender Schritte eingerichtet ist: - bei dem eine Hauptfahrweginformation, welche einen Hauptfahrweg der mobilen Einheit beschreibt, und mindestens eine Nebenfahrweginformation, welche einen zu dem Hauptfahrweg alternativen Fahrweg der mobilen Einheit beschreibt, ermittelt werden, - bei dem die Hauptfahrweginformation und die Nebenfahrweginformation unter Verwendung von Fuzzy-Logik ausgewertet werden, wobei die eine Manöverinformation ermittelt wird, derart, dass a) für die Haupfahrweginformation unter Verwendung von Fuzzy- Zugehörigkeitsfunktionen erste Zugehörigkeiten ermittelt werden, mit welchen jeweils die Zugehörigkeit der Hauptfahrweginformation zu einer von den vorgebbaren Manöverinformationen beschrieben wird, b) für die Nebenfahrweginformation unter Verwendung von den Fuzzy-Zugehörigkeitsfunktionen zweite Zugehörigkeiten ermittelt werden, mit welchen jeweils die Zugehörigkeit der Nebenfahrweginformation zu einer von den vorgebbaren Manöverinformationen beschrieben wird, und c)die ersten und die zweiten Zugehörigkeiten unter Verwendung von Fuzzy-Regeln ausgewertet werden, wobei die eine Manöverinformation ermittelt wird.
17. Computerprogramm mit Programmcode-Mitteln, um alle Schritte gemäß Anspruch 1 oder Anspruch 2 durchzuführen, wenn das Programm auf einem Computer ausgeführt wird.
18. Computerprogramm mit Programmcode-Mitteln gemäß Anspruch 17, die auf einem computerlesbaren Datenträger gespeichert sind.
19. Computerprogramm-Produkt mit auf einem maschinenlesbaren Träger gespeicherten Programmcode-Mitteln, um alle Schritte gemäß Anspruch 1 oder Anspruch 2 durchzuführen, wenn das Programm auf einem Computer ausgeführt wird.
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