Titel

Verfahren zum Lokalisieren eines Fahrzeugs in Relation zu einem Umfeldmodell um eine Fahrtrajektorie

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Lokalisieren eines Fahrzeugs in Relation zu einem Umfeldmodell um eine Fahrtrajektorie, die durch ein Abfahren der Fahrtrajektorie mittels des Fahrzeugs gelernt wird, ein Computerprogramm zur Durchführung des Verfahrens, ein maschinenlesbares Speichermedium, auf dem das Computerprogramm gespeichert ist, sowie eine Vorrichtung zur Durchführung des Verfahrens. Das Verfahren kann insbesondere zur zumindest teilweisen Automatisierung des Fährbetriebs eines Fahrzeugs zum Einsatz kommen.

Stand der Technik

Zur zumindest teilweisen Automatisierung des Fährbetriebs eines Fahrzeugs wurden bereits Parkfunktionen vorgeschlagen, mit denen zumindest teilweise automatisch bzw. autonom in vorher vermessene Parallel- oder Querparklücken eingeparkt werden kann. Als weitere Ansätze, um eine automatische Parkführung möglichst auch in Situationen ermöglichen zu können, in denen ein vorheriges Vermessen nicht möglich ist, werden Parkassistenten untersucht und entwickelt, die auf einer Aufzeichnungs- und Wiedergabe- Funktionalität („Record and Replay“ Funktion) basieren. Dabei kann eine Fahrtrajektorie durch ein manuelles Abfahren der Fahrtrajektorie mittels des Fahrzeugs gelernt und aufgezeichnet werden. Anschließend kann das Fahrzeug diese Fahrtrajektorie eigenständig bzw. automatisiert abfahren. So kann von einem Fahrer beispielweise der Weg von einer Einfahrt eines Geländes bis hin zu einer Parkposition auf dem Gelände einmal manuell aufgezeichnet und anschließend mehrfach von dem Fahrzeug automatisch abgefahren werden. Die Parkposition kann sich zum Beispiel in einer auf dem Gelände angeordneten Parkgarage befinden.

Das Verfahren kann insbesondere zur Bereitstellung einer verbesserten und/oder präziseren Aufzeichnungs- und Wiedergabe- Funktionalität („Record and Replay“ Funktion) für ein Fahrzeug zum Einsatz kommen. Dadurch kann das Verfahren auch zur zumindest teilweisen Automatisierung des Fährbetriebs eines Fahrzeugs beitragen.

Offenbarung der Erfindung

Hier vorgeschlagen wird gemäß Anspruch 1 ein Verfahren zum (initialen) Lokalisieren eines Fahrzeugs in Relation zu einem Umfeldmodell um eine Fahrtrajektorie, die durch ein Abfahren der Fahrtrajektorie mittels des Fahrzeugs gelernt wird, umfassend zumindest folgende Schritte: a) Empfangen einer Vielzahl von Sensordaten von verschiedenen Sensoren, die in oder an dem Fahrzeug angeordnet sind, während die Fahrtrajektorie gelernt wird, wobei die Sensordaten zumindest teilweise Umgebungsmerkmale um die Fahrtrajektorie beschreiben, b) Erstellen des Umfeldmodells unter Verwendung der empfangenen Sensordaten und/oder mittels der Umgebungsmerkmale, die auf Basis der Sensordaten ermittelt werden, c) Auswählen mindestens einer Suchstrategie aus einer Vielzahl voneinander verschiedener Suchstrategien zum Suchen der Fahrzeugposition in Relation zu dem Umfeldmodell, d) Durchführen der mindestens einen ausgewählten Suchstrategie, um eine Fahrzeugposition in Relation zu dem Umfeldmodell zu suchen.

Die Schritte a), b), c) und d) können zur Durchführung des Verfahrens zumindest einmal in der angegebenen Reihenfolge durchgeführt werden. Darüber hinaus können die Schritte a) bis d), insbesondere die Schritte a) und b) und/oder die Schritte c) und d) zumindest teilweise parallel oder gleichzeitig durchgeführt werden. Die Schritte a) und b) können beispielsweise zur Durchführung einer Lernphase bzw. Aufzeichnungsphase (record mode) des Verfahrens durchgeführt werden. Die Schritte c) und d) können zum Beispiel zur Durchführung einer Lokalisierungsphase bzw. einer Wiedergabephase (replay mode) durchgeführt werden. Das Verfahren trägt insbesondere zur Verbesserung der Verfügbarkeit und/oder Präzision von Lokalisierungsergebnissen bei.

Das Lokalisieren des Fahrzeugs in Relation zu dem Umfeldmodell um die Fahrtrajektorie umfasst insbesondere ein Bestimmen der (Eigen-) Position des Fahrzeugs innerhalb der durch das Umfeldmodell beschriebenen Umgebung relativ zur Fahrtrajektorie bzw. zu einem durch die Fahrtrajektorie aufgezeichneten Weg. Bei dem Fahrzeug kann es sich zum Beispiel um ein Kraftfahrzeug, wie etwa ein Automobil handeln. Vorzugsweise ist das Fahrzeug für einen zumindest teilweise automatisierten bzw. autonomen Betrieb eingerichtet. Das Verfahren kann weiterhin mittels einer hier beschriebenen Vorrichtung durchgeführt werden. Die Fahrtrajektorie kann beispielsweise einen Weg hin zu einer Parkposition für das Fahrzeug beschreiben.

Das Verfahren kann insbesondere zum Suchen bzw. Finden einer Ausgangsposition bzw. initialen Position des Fahrzeugs in Relation zu einem Umfeldmodell um eine Fahrtrajektorie durchgeführt werden. Diese Ausgangsposition bzw. initiale Position kann für ein (weiteres) Lokalisieren des Fahrzeugs in Relation zu einem Umfeldmodell um eine Fahrtrajektorie verwendet werden. Somit ermöglicht das Verfahren in vorteilhafter Weise eine besonders vorteilhafte Möglichkeit zur (initialen) Lokalisierung, wenn das Fahrzeug sich in einem sogenannten Lost- Robot- Modus befindet. Bei diesem Modus ist in der Regel keine oder zumindest keine ausreichende a priori-lnformation über den Aufenthaltsort des Fahrzeugs bekannt.

In Schritt a) erfolgt ein Empfangen einer Vielzahl von Sensordaten von verschiedenen Sensoren, die in oder an dem Fahrzeug angeordnet sind, während die Fahrtrajektorie gelernt wird, wobei die Sensordaten zumindest teilweise Umgebungsmerkmale um die Fahrtrajektorie beschreiben. Die verschiedenen Sensoren können zum Beispiel verschiedenartige Sensoren sein. Als Sensoren können beispielsweise ein GNSS-Sensor, ein Trägheitssensor, ein Fahrparametersensor, wie etwa ein Raddrehzahlsensor, ein Geschwindigkeitssensor und/oder ein Beschleunigungssensor und/oder mindestens ein (optischer und/oder akustischer) Umfeldsensor, wie etwa eine Kamera, ein Ultraschall-Sensor, ein LIDAR-Sensor und/oder ein RADAR-Sensor eingesetzt werden. In Schritt a) können somit sensorisch Umfeldinformationen während des Lernens der Fahrtrajektorie und/oder zum Lernen bzw. Aufzeichnen der Fahrtrajektorie und/oder zum (zumindest teilweise parallelen oder gleichzeitigen) Lernen bzw. Aufzeichnen von Umgebungsmerkmalen um die Fahrtrajektorie gesammelt werden. Die Sensoren können die Sensordaten insbesondere unabhängig voneinander sammeln.

In Schritt b) erfolgt ein Erstellen des Umfeldmodells unter Verwendung der empfangenen Sensordaten und/oder mittels der Umgebungsmerkmale, die auf Basis der Sensordaten ermittelt werden. Das Erstellen des Umfeldmodells kann zumindest teilweise parallel oder gleichzeitig zu dem Aufzeichnen der Fahrtrajektorie erfolgen. Weiterhin können das Umfeldmodell und/oder die Fahrtrajektorie ggf. zumindest teilweise parallel oder gleichzeitig gespeichert werden. Das Umfeldmodell kann insbesondere umgebungsspezifisch und/oder fahrtrajektorienspezifisch erstellt werden. Das Umfeldmodell und/oder die Fahrtrajektorie können beispielsweise auf einem Speicher der hier auch beschriebenen Vorrichtung gespeichert werden. Zum Erstellen des Umfeldmodells können beispielsweise die Sensordaten und/oder die Umgebungsmerkmale ortsabhängig und/oder zeitabhängig aufgezeichnet und gespeichert werden. Dies bedeutet mit anderen Worten insbesondere, dass die Sensordaten und/oder die Umgebungsmerkmale mit Informationen über die (Relativ-) Position des Fahrzeugs an der sie aufgezeichnet wurden und/oder mit Informationen über den Zeitpunkt, zu dem sie aufgezeichnet wurden, verknüpft (abgespeichert) werden können.

Die Schritte a) und b) können eine Lern- bzw. Aufzeichnungsphase (bzw. einen Record-Modus) des Verfahrens darstellen. Durch die Schritte a) und b) können zunächst in der Art eines Trainings eine beliebige Bahn bzw. Fahrtrajektorie in beliebiger Umgebung und/oder ein Umfeldmodell zur Beschreibung der beliebigen Umgebung aufgenommen werden. Die beim Training erstellten Daten (Sensordaten und/oder Umgebungsmerkmale) können beispielsweise ein durch das Umfeldmodell repräsentiertes Szenario beschreiben. Insbesondere können diese Daten so zusammengefügt und/oder aufbereitet werden, dass sie (gemeinsam) ein durch das Umfeldmodell repräsentiertes Szenario beschreiben, in dem sich das Fahrzeug bewegen kann. Nach einem entsprechenden Training bzw. nach der Lern- bzw. Aufzeichnungsphase kann innerhalb des Szenarios die trainierte bzw. gelernte Fahrtrajektorie bei erfolgreicher (Initial-)Lokalisierung mit vorteilhaft hoher Präzision zumindest teilweise automatisch abgefahren werden. In Schritt c) erfolgt ein Auswählen mindestens einer (geeigneten) Suchstrategie aus einer Vielzahl voneinander verschiedener Suchstrategien zum Suchen der Fahrzeugposition in Relation zu dem Umfeldmodell. Das Auswählen kann beispielsweise mittels eines Selektierers einer hier auch beschriebenen Vorrichtung durchgeführt werden. Die Suchstrategie ist insbesondere dazu geeignet, eine initiale Position des Fahrzeugs in Relation zum Umfeldmodell bzw. zur Trajektorie zu suchen bzw. zu finden, insbesondere (auch) dann, wenn keine oder zumindest keine ausreichende a priori-lnformation über den Aufenthaltsort des Fahrzeugs bekannt ist und/oder sich das Fahrzeug in einem sogenannten Lost- Robot- Modus befindet. Die mindestens eine Suchstrategie kann beispielsweise eine oder mehrere Lokalisierungsmethoden dazu veranlassen, eine (initiale) Lokalisierung des Fahrzeugs auf Basis von Informationen aus dem Umfeldmodell durchzuführen. Wenn mehrere Suchstrategien ausgewählt werden bzw. die mindestens eine Suchstrategie mehrere Lokalisierungsmethoden dazu veranlassen, eine (initiale) Lokalisierung des Fahrzeugs auf Basis von Informationen aus dem Umfeldmodell durchzuführen, kann die für die (initiale) Lokalisierung erforderliche Arbeit auf die mehreren Suchstrategien bzw. die mehreren Lokalisierungsmethoden aufgeteilt werden.

Weiterhin können die voneinander verschiedenen Suchstrategien verschiedene bzw. verschiedenartige Informationen aus dem Umfeldmodell auswählen. So kann beispielsweise eine erste der voneinander verschiedenen Suchstrategien Informationen aus dem Umfeldmodell auswählen, die auf Erfassungen mittels eines bestimmten ersten Sensortyps basieren, und eine zweite der voneinander verschiedenen Suchstrategien Informationen aus dem Umfeldmodell auswählen, die auf Erfassungen mittels eines bestimmten (sich von dem ersten Sensortyp unterscheidenden) zweiten Sensortyps basieren. Die Auswahl der Suchstrategie kann somit beispielsweise in Abhängigkeit der (momentan) verfügbaren Sensorinformationen bzw. Sensortypen erfolgen.

In Schritt d) erfolgt ein Durchführen der mindestens einen ausgewählten Suchstrategie, um eine Fahrzeugposition in Relation zu dem Umfeldmodell zu suchen. Dies kann beispielsweise einen oder mehrere Vergleiche von aus dem Umfeldmodell ausgewählten (ortsabhängigen) Informationen mit momentan erfassten Informationen von insbesondere (verschiedenen) Sensoren, die in oder an dem Fahrzeug angeordnet sind, umfassen. Somit können dabei beispielsweise ortsabhängig gespeicherte Sensordaten mit momentan erfassten Sensordaten des Fahrzeugs verglichen werden.

Die Schritte c) und d) können eine (initiale) Lokalisierungs- bzw. Wiedergabephase (bzw. insbesondere den Beginn eines Replay-Modus) des Verfahrens darstellen. Die Schritte c) und d) können vor und/oder während eines zumindest teilweise automatischen bzw. autonomen Abfahrens einer zuvor mit dem Fahrzeug aufgezeichneten Fahrtrajektorie durchgeführt werden. Vorzugsweise werden die Schritte c) und d) vor einem zumindest teilweise automatischen bzw. autonomen Abfahren einer zuvor mit dem Fahrzeug aufgezeichneten Fahrtrajektorie durchgeführt.

Nach einer vorteilhaften Ausgestaltung wird vorgeschlagen, dass die voneinander verschiedenen Suchstrategien (verschiedene) Informationen aus dem (zuvor erstellten und ggf. abgespeicherten) Umfeldmodell auswählen können, mit denen mindestens zwei voneinander verschiedene Lokalisierungsmethoden zur Lokalisierung des Fahrzeugs in Relation zu dem Umfeldmodell durchgeführt werden können. Beispielsweise können dabei (durch den Selektierer) für jede Lokalisierungsmethode geeignete bzw. bestimmte (insbesondere die richtigen) Vergleichs- bzw. Referenzpunkte aus dem Umfeldmodell entlang der Fahrtrajektorie ausgewählt werden. So können beispielsweise entsprechende Informationen aus dem Umfeldmodell zu bestimmten Trajektorienpunkten, insbesondere zu voneinander beabstandeten und/oder entlang der Fahrtrajektorie verteilten Trajektorienpunkten ausgewählt werden.

Beispielsweise können die Informationen aus dem Umfeldmodell so ausgewählt werden, dass damit verschiedenartige bzw. voneinander unabhängige Lokalisierungsmethoden durchgeführt werden können. Weiterhin können die ausgewählten Informationen aus dem Umfeldmodell den entsprechenden Lokalisierungsmethoden zugeordnet werden. Die mindestens zwei voneinander verschiedenartigen bzw. voneinander unabhängigen Lokalisierungsmethoden können beispielsweise zwei oder mehr der folgenden Lokalisierungsmethoden umfassen: Bildbasierte Lokalisierung, Lokalisierung auf einer Karte (insbesondere sogenanntes Map Matching), Lokalisierung über Navigationssatellitendaten (zum Beispiel über GNSS-Daten, wie etwa GPS- Daten), Lokalisierung über Laufzeiten von optischen und/oder akustischen Signalen und dergleichen. Alternativ oder kumulativ können sich die Lokalisierungsmethoden beispielhaft in der Richtung unterscheiden, in der sie (ortsabhängige) Informationen aus dem Umfeldmodell abarbeiten können. Alternativ oder kumulativ können sich die Lokalisierungsmethoden beispielhaft in der Genauigkeit unterscheiden, in der sie Lokalisierungsergebnisse bereitstellen können.

Nach einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung wird vorgeschlagen, dass in Schritt d) mindestens zwei voneinander verschiedene Lokalisierungsmethoden zur Lokalisierung des Fahrzeugs in Relation zu dem Umfeldmodell durchgeführt werden. Dabei können die Lokalisierungsmethoden (unabhängig voneinander) jeweils ein Lokalisierungsergebnis bereitstellen. Weiterhin können die Lokalisierungsmethoden (jeweils) zu mehreren Fahrzeugpositionen und/oder zu mehreren Trajektorienpunkten entlang der Fahrtrajektorie durchgeführt werden. Wenn mit zumindest einer der Lokalisierungsmethoden eine valide bzw. konfidente Lokalisierung bereitgestellt werden kann, kann die andere der Lokalisierungsmethoden mit mindestens einer, ihr zugeordneten Information aus dem Umfeldmodell bezüglich (im Wesentlichen) derselben Fahrzeugposition durchgeführt werden. Dies betrifft insbesondere eine solche (ortsabhängige) Information aus dem Umfeldmodell (die der anderen der Lokalisierungsmethoden zugeordnet ist), die möglichst nah oder sogar am Nächsten an der mittels der validen bzw. konfidenten Lokalisierung bestimmten oder geschätzten Fahrzeugposition ist. Als valide bzw. konfident kann die Lokalisierung beispielsweise dann angesehen werden, wenn eine Abweichung zwischen einer momentan erfassten Information und einer Information aus dem Umfeldmodell kleiner oder gleich einem vordefinierbaren Grenzwert ist.

Somit können die mindestens zwei voneinander verschiedenen Lokalisierungsmethoden (zumindest einmal) bezüglich (im Wesentlichen) derselben Fahrzeugposition durchgeführt werden, wobei die Lokalisierungsmethoden (unabhängig voneinander) jeweils ein Lokalisierungsergebnis bereitstellen. Bevorzugt beschreibt jedes Lokalisierungsergebnis eine absolute oder relative Positionsangabe. Unter einer absoluten Positionsangabe ist insbesondere eine geodätische Position bzw. eine Positionsangabe in einem geodätischen Koordinatensystem zu verstehen. Unter einer relativen Positionsangabe ist insbesondere die Position des Fahrzeugs innerhalb der Umgebung relativ zum aufgezeichneten Weg bzw. zur aufgezeichneten Fahrtrajektorie zu verstehen.

Weiterhin kann ein Kombinieren der (bezüglich derselben Fahrzeugposition) bereitgestellten Lokalisierungsergebnisse zu einem Gesamt- Lokalisierungsergebnis erfolgen. Das Kombinieren kann dabei beispielsweise in der Art eines ggf. gewichteten Fusionieren der einzelnen Lokalisierungsergebnisse zu einem Gesamt-Lokalisierungsergebnis erfolgen.

Das Gesamt-Positionsergebnis kann beispielsweise von einem Kombinierer einer hier auch beschriebenen Vorrichtung bereitgestellt werden. Das Gesamt- Positionsergebnis kann als initiale Position des Fahrzeugs bereitgestellt werden.

Nach einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung wird vorgeschlagen, dass die voneinander verschiedenen Suchstrategien sich zumindest in der (bzw. ihrer) Auswahl von Informationen aus dem Umfeldmodell unterscheiden. So kann beispielsweise eine Erste der voneinander verschiedenen Suchstrategien (ortsabhängige) Informationen aus dem Umfeldmodell auswählen, die auf Erfassungen mittels eines bestimmten ersten Sensortyps basieren, und eine Zweite der voneinander verschiedenen Suchstrategien (ortsabhängige) Informationen aus dem Umfeldmodell auswählen, die auf Erfassungen mittels eines bestimmten (sich von dem ersten Sensortyp unterscheidenden) zweiten Sensortyps basieren. Alternativ oder kumulativ kann beispielsweise eine Erste der voneinander verschiedenen Suchstrategien (ortsabhängige) Informationen aus dem Umfeldmodell auswählen, die den Verlauf der Trajektorie beschreiben bzw. zueinander beabstandet (und/oder verteilt) entlang der Trajektorie angeordnet sind, und eine Zweite der voneinander verschiedenen Suchstrategien davon verschiedene und/oder beabstandete (ortsabhängige) Informationen aus dem Umfeldmodell auswählen, die (ebenfalls) die den Verlauf der Trajektorie beschreiben bzw. zueinander beabstandet (und/oder verteilt) entlang der Trajektorie angeordnet sind.

Nach einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung wird vorgeschlagen, dass die voneinander verschiedenen Suchstrategien sich zumindest in der Lokalisierungsmethode zur Lokalisierung des Fahrzeugs in Relation zu dem Umfeldmodell unterscheiden. Dabei können die verschiedenen Suchstrategien insbesondere mit verschiedenartigen bzw. voneinander unabhängigen Lokalisierungsmethoden durchgeführt werden. Die mindestens zwei voneinander verschiedenartigen bzw. voneinander unabhängigen Lokalisierungsmethoden können beispielsweise zwei oder mehr der folgenden Lokalisierungsmethoden umfassen: Bildbasierte Lokalisierung, Lokalisierung auf einer Karte (insbesondere sogenanntes Map Matching), Lokalisierung über Navigationssatellitendaten (zum Beispiel über GNSS-Daten, wie etwa GPS- Daten), Lokalisierung über Laufzeiten von optischen und/oder akustischen Signalen und dergleichen. Alternativ oder kumulativ können sich die Lokalisierungsmethoden beispielhaft in der Richtung unterscheiden, in der sie (ortsabhängige) Informationen aus dem Umfeldmodell abarbeiten können. Alternativ oder kumulativ können sich die Lokalisierungsmethoden beispielhaft in der Genauigkeit unterscheiden, in der sie Lokalisierungsergebnisse bereitstellen können.

Nach einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung wird vorgeschlagen, dass in Schritt c) mindestens zwei Suchstrategien aus der Vielzahl voneinander verschiedener Suchstrategien ausgewählt werden. Die Suche nach der Fahrzeugposition in Relation zu dem Umfeldmodell kann dabei auf die mindestens zwei Suchstrategien aufgeteilt werden. Alternativ oder kumulativ können sich die Suchstrategien untereinander ergänzen und/oder validieren.

Nach einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung wird vorgeschlagen, dass gemäß einer ersten Suchstrategie der mindestens zwei Suchstrategien die Fahrzeugposition entlang einer ersten Richtung und (zumindest teilweise parallel oder gleichzeitig) gemäß einer zweiten Suchstrategie der mindestens zwei Suchstrategien die Fahrzeugposition entlang einer sich von der ersten Richtung unterscheidenden zweiten Richtung gesucht wird. Die erste Richtung und die zweite Richtung können beispielsweise zueinander gegenläufig entlang der Trajektorie ausgerichtet sein. Die erste Richtung und die zweite Richtung können sich beispielsweise so voneinander unterscheiden, dass die beiden Suchstrategien von beiden Enden der Trajektorie aus starten bzw. ausgehen können. Weiterhin können die erste Richtung und die zweite Richtung sich beispielsweise so voneinander unterscheiden, dass die beiden Suchstrategien von im Wesentlichen der Mitte der Trajektorie ausgehend hin zu verschiedenen Enden der Trajektorie starten können.

Nach einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung wird vorgeschlagen, dass gemäß einer ersten Suchstrategie der mindestens zwei Suchstrategien die Fahrzeugposition mittels einer ersten Lokalisierungsmethode und gemäß einer zweiten Suchstrategie der mindestens zwei Suchstrategien die Fahrzeugposition mittels einer im Vergleich zu der ersten Lokalisierungsmethode genaueren zweiten Lokalisierungsmethode gesucht wird. Dabei kann beispielsweise der Grenzwert für ein valides bzw. konfidentes Lokalisierungsergebnis bei der zweiten Lokalisierungsmethode niedriger sein als bei der ersten Lokalisierungsmethode. Alternativ oder kumulativ kann eine höhere Genauigkeit durch eine höhere Auflösung und/oder geringere Reichweite (bzw. eine geringere Abdeckung) der ersten Lokalisierungsmethode erreicht werden. Beispielsweise kann die zweite Lokalisierungsmethode eine vergleichsweise geringe Auflösung haben und somit große Teile der Trajektorie in kurzer Zeit überprüfen. Dabei kann zunächst diese zweite Lokalisierungsmethode allein verwendet werden, bis eine ausreichend genaue Lokalisierung besteht, welche eine realistische Möglichkeit bietet, mit der ersten Lokalisierungsmethoden in möglichst kurzer Zeit ein noch genaueres Ergebnis liefern zu können. Somit kann in vorteilhafter Weise durch verschiedene Suchstrategien Zeit und/oder Rechenleistung einspart werden.

Weiterhin kann vorgesehen sein, dass die mindestens eine ausgewählte Suchstrategie oder zumindest eine der ausgewählten Suchstrategien und/oder die Auswahl der Suchstrategie angepasst wird. Beispielsweise kann ein Anpassen erfolgen, wenn mit der betreffenden Suchstrategie kein valides bzw. konfidentes Lokalisierungsergebnis gefunden werden kann oder wenn dieses nicht ausreichend schnell gefunden werden kann. Das Anpassen kann beispielsweise ein Ergänzen und/oder Aktualisieren der betreffenden Suchstrategie und/oder ein Austauschen der betreffenden Suchstrategie mit einer anderen der verschiedenen Suchstrategien umfassen.

Es kann auch ein Auswerten der mindestens einen Suchstrategie erfolgen. Dies kann zu einem Lernen beitragen, welche Strategie an welchem Ort besonders erfolgreich, insbesondere besonders schnell, effektiv und/oder effizient ist. Das entsprechende Lernergebnis kann dazu beitragen, die mindestens eine ausgewählte Suchstrategie oder zumindest eine der ausgewählten Suchstrategien und/oder die Auswahl der Suchstrategie anzupassen. Beispielsweise kann das Verfahren pro Trajektorie bzw. Szenario oder insgesamt Statistiken führen, durch welche Suchstrategie welches Ziel (schnelle Lokalisierung, Ressourcenschonende Lokalisierung) besonders gut erreicht wird. Dies kann dazu beitragen, zukünftig direkt die passende Suchstrategie auswählen zu können. Erweist sich beispielsweise bei einer Trajektorie bzw. in einem Szenario eine Suchstrategie als weniger vorteilhaft, kann anschließend diese Suchstrategie bei dieser Trajektorie bzw. in diesem Szenario ausgeschlossen werden.

Ein Anpassen bzw. Aktualisieren der Suchstrategien kann beispielsweise über ein Bereitstellen von (neuen) Suchstrategien über Kommunikationsmittel (zum Beispiel der hier auch beschriebenen Vorrichtung) erfolgen. Neben vorhandenen (bzw. in der Vorrichtung gespeicherten) Suchstrategien besteht somit insbesondere die Möglichkeit dem Verfahren weitere Suchstrategien über Kommunikationsmittel mitteilen zu können. Hierbei kann es sich beispielsweise um Suchstrategien handeln, welche erst im nach hinein entwickelt wurden und/oder um Strategien, welche sich bei anderen Fahrzeugen als besonders gut herausgestellt haben.

Weiterhin kann ein Anpassen der Auswahl der mindestens einen Suchstrategie an momentane (äußere) Gegebenheiten erfolgen. Sind dem Verfahren mehrere Suchstrategien bekannt oder verfügbar (bzw. in der Vorrichtung gespeichert) kann auf Grund bzw. in Abhängigkeit einer momentanen

Gesamtsystemeigenschaft (bzw. einer momentanen Eigenschaft und/oder eines momentanen Zustands der Vorrichtung) und/oder von äußeren Gegebenheiten ein Anpassen der Auswahl der mindestens einen Suchstrategie und/oder eine Auswahl der mindestens einen Suchstrategie erfolgen. Befindet sich die hier auch beschriebene Vorrichtung und/ ein (Gesamt-) System zur Durchführung des Verfahrens (umfassend die hier auch beschriebene Vorrichtung) beispielsweise in Volllast, können beispielsweise als besonders ressourcenschonend bekannte bzw. erkannte Suchstrategien ausgewählt werden. Wurden ein nicht ordnungsgemäßer Zustand eines Sensors und/oder für einen Sensor ungünstige Umwelteigenschaften erkannt, kann beispielsweise mindestens eine Suchstrategie ausgewählt werden, welche besonders gut ohne diesen eingeschränkten Sensor funktionieren, oder eine Suchstrategie so angepasst werden, dass sie auch ohne diesen Sensor funktionieren kann.

Zur Durchführung des Verfahrens, insbesondere der Schritte a) und b) des Verfahrens kann beispielsweise ein sogenanntes SLAM-Verfahren eingesetzt werden. SLAM steht für Simultaneous Localization And Mapping und bezeichnet ein Verfahren, bei dem gleichzeitig eine Karte der Umgebung aufgebaut und eine Lokalisierung innerhalb dieser Karte durchgeführt werden kann. SLAM-Verfahren sind in der Regel möglichst genau und flexibel einsetzbar. Sie stellen aber üblicherweise hohe Anforderungen an die Rechenkapazitäten (welche nicht in allen aktuellen Steuergeräten zur Verfügung stehen). Es kann (dementsprechend) vorgesehen sein, dass die Schritte a) bis d) fahrzeugintern oder fahrzeugextern durchgeführt werden. Insbesondere können zur vorteilhaften Reduktion von Rechenoperationen innerhalb des Fahrzeugs zumindest die Schritte a) und b) an eine fahrzeugexterne Recheneinrichtung ausgelagert werden. Anschließend kann das extern erstellte Umfeldmodell wieder in das Fahrzeug zurück übertragen werden.

Nach einem weiteren Aspekt wird ein Computerprogramm zur Durchführung eines hier beschriebenen Verfahrens vorgeschlagen. Dies betrifft mit anderen Worten insbesondere ein Computerprogramm(-produkt), umfassend Befehle, die bei der Ausführung des Programms durch einen Computer diesen veranlassen, ein hier beschriebenes Verfahren auszuführen.

Nach einem weiteren Aspekt wird ein maschinenlesbares Speichermedium vorgeschlagen, auf dem das hier beschriebene Computerprogramm hinterlegt bzw. gespeichert ist. Regelmäßig handelt es sich bei dem maschinenlesbaren Speichermedium um einen computerlesbaren Datenträger.

Nach einem weiteren Aspekt wird auch eine Vorrichtung zur Durchführung eines hier beschriebenen Verfahrens vorgeschlagen, zumindest umfassend: ein erstes Lokalisierungsmodul, mit dem eine von mindestens zwei verschiedenen Lokalisierungsmethoden durchführbar ist, ein zweites Lokalisierungsmodul, mit dem eine weitere der mindestens zwei verschiedenen Lokalisierungsmethoden durchführbar ist, einen Selektierer, mit dem mindestens eine Suchstrategie aus einer Vielzahl voneinander verschiedener Suchstrategien zum Suchen der Fahrzeugposition in Relation zu dem Umfeldmodell auswählbar ist.

Die Vorrichtung kann weiterhin einen Kombinierer umfassen, mit dem die von den Lokalisierungsmodulen bereitgestellten Lokalisierungsergebnisse zu einem Gesamt-Lokalisierungsergebnis kombinierbar sind. Die Vorrichtung kann alternativ oder kumulativ weiterhin einen Speicher umfassen, auf dem das Umfeldmodell speicherbar ist. Der Speicher kann mit dem Selektierer und/oder den Lokalisierungsmodulen verbunden sein.

Es können auch weitere (dritte, vierte, usw.) Lokalisierungsmodule in die Vorrichtung integriert werden, die insbesondere jeweils eine andere Lokalisierungsmethode und/oder Lokalisierungsmethoden mit voneinander verschiedenen Parametrisierungen durchführen können. Bei der Vorrichtung kann es sich beispielsweise um eine modulare und/oder erweiterbare Lokalisierungsvorrichtung, wie etwa ein modulares und/oder erweiterbares Lokalisierungssteuergerät handeln. Die Vorrichtung kann insbesondere eine modulare und/oder erweiterbare Grundstruktur (Lokalisierungsframework), insbesondere umfassend das erste und zweite Lokalisierungsmodul, den Kombinierer, den Selektierer und/oder den Speicher umfassen.

Die Vorrichtung beschreibt insbesondere ein modulares System zur Lokalisierung eines Fahrzeugs in einer zuvor aufgezeichneten Umgebung. Bei dem System können mehrere eigenständige Lokalisierungskomponenten jeweils ein Lokalisierungsergebnis bereitstellen, welches anschließend vorzugsweise fusioniert werden kann (statt der Fusion einzelner Sensordaten). Das System ist insbesondere dazu vorgesehen und eingerichtet, die (Eigen-) Position des Fahrzeugs relativ zur Umgebung bzw. relativ zu dem Umfeldmodell und/oder der Fahrtrajektorie zu ermitteln.

Das Verfahren und/oder die Vorrichtung sind insbesondere zum Ausführen verschiedener (und ggf. anpassbarer) Suchstrategien zur Lokalisierung eines Fahrzeugs in einer zuvor aufgezeichneten Umgebung eingerichtet. Ein besonderer Vorteil des Verfahrens und/oder der Vorrichtung ergibt sich insbesondere durch die Möglichkeit zur Verwendung von mindestens zwei Lokalisierungsverfahren mit oder ohne unzureichend genauer a priori Information(en) (sogenanntes Lost Robot Problem), um beispielsweise unter Zuhilfenahme verschiedener Sensoren/Sensordaten möglichst schnell/effizient ein Lokalisierungsergebnis bereitstellen zu können. Dabei kann die Lokalisierungsaufgabe (unter anderem im Lost Robot Mode) auf mehrere Lokalisierungskomponenten aufgeteilt werden, wodurch vorteilhaft schneller und/oder effizienter ein Ergebnis gefunden werden kann. Die Vorrichtung kann beispielsweise ein System zur Auswahl und Ausführung verschiedener Suchstrategien unter Verwendung verschiedener Lokalisierungsmethoden darstellen. Die Vorrichtung umfasst insbesondere eine Speicherkomponente (bzw. einen Speicher), welche Umgebungsmerkmale während des Trainings speichert und anschließend in der Lokalisierungsphase wieder zur Verfügung stellt. Die Lokalisierungsphase kann dabei grundsätzlich in großem zeitlichem Abstand zur Datenaufnahme liegen. Ein Vorteil der Vorrichtung liegt in dem Selektierer (bzw. einer Selektions- Komponente), welcher insbesondere anhand verschiedener Suchstrategien die von den Lokalisierungskomponenten zu verwendenden (ortsabhängigen) Informationen aus dem Umfeldmodell (Datenpakete) und/oder die zu verwendenden Lokalisierungskomponenten auswählen kann. Weiterhin kann die Vorrichtung einen Kombinierer (bzw. eine Fusionskomponente) umfassen, welcher die Ergebnisse der einzelnen Lokalisierungen kombinieren kann. Ein besonderer Vorteil der Vorrichtung liegt insbesondere darin, dass der Selektierer bei nicht vorhandener oder sehr grober a priori Information vorteilhaft verschiedene Suchstrategien verwenden kann, um als Gesamtsystem möglichst schnell und/oder robust und/oder ressourcenschonend ein Gesamtlokalisierungsergebnis liefern zu können.

Insbesondere ist ein gemeinsamer Selektierer zur Auswahl der zu verwendenden Suchstrategie, insbesondere der zu verwendenden (ortsabhängigen) Informationen aus dem Umfeldmodell (Datenpakete) für die Lokalisierung und/oder der zu verwendenden Lokalisierungskomponenten vorgesehen. Dieser ermöglicht in vorteilhafter Weise eine möglichst effiziente Ressourcennutzung der begrenzten Ressourcen (unter anderem Bandbreite für den Ladevorgang, Rechenzeit für die Algorithmen). Weiterhin können über den Selektierer vorteilhaft erweiterte Strategien für sehr ungenaue a-priori Informationen oder für den sogenannten Lost- Robot- Modus umgesetzt werden. Bei diesem Modus ist keine a priori-lnformation über den Aufenthaltsort bekannt. Beispielsweise können in diesem Zusammenhang mehrere der oder sogar alle gespeicherten Sensordaten und/oder Lokalisierungsmerkmale durchiteriert werden, um passende Matches zu finden. Weiterhin können über den Selektierer in vorteilhafter Weise Suchstrategien ausgewählt werden, welche bei einer sehr ungenauen a-priori Information diese möglichst schnell und/oder effizient und/oder präzise verfeinern können. Durch die vorteilhaft gemeinsame Auswahl der zu verwendenden (ortsabhängigen) Informationen aus dem Umfeldmodell (Datenpakete) für die Lokalisierung und/oder der zu verwendenden Lokalisierungskomponenten kann die Suche nach einer initialen Position in vorteilhafter Weise auf die verschiedenen Lokalisierungsmethoden bzw. Lokalisierungskomponenten aufgeteilt werden. Dadurch kann vorteilhaft schneller und/oder effizienter zu einem validen Ergebnis gekommen werden. Die Suchstrategien können dabei insbesondere an die Begebenheiten der Vorrichtung bzw. die Vor- und Nachteile der einzelnen Lokalisierungskomponenten angepasst werden.

Beispielsweise kann der Selektierer die erste Lokalisierungskomponente vom Beginn der Trajektorie (bzw. des Szenarios) Richtung deren Ende suchen lassen, während der Selektierer die zweite Lokalisierungskomponente zumindest teilweise parallel oder gleichzeitig vom Ende der Trajektorie (bzw. des Szenarios) Richtung deren Anfang suchen lassen kann. Die Suchstrategien können hierbei vorteilhaft auch auf Besonderheiten der Lokalisierungskomponenten angepasst werden. Existiert beispielsweise eine Lokalisierungskomponente, welche große Teile der Trajektorie in kurzer Zeit überprüfen kann, kann zunächst diese Komponente alleine verwendet werden, bis eine ausreichend genaue Lokalisierung besteht, welche eine realistische Möglichkeit bietet, auch mit anderen (zum Beispiel einen weniger großen Bereich abdeckenden) Lokalisierungsmethoden genaue Ergebnisse zu liefern. Somit kann in vorteilhafter Weise durch verschiedene Suchstrategien Zeit und/oder Rechenleistung einspart werden.

Die im Zusammenhang mit dem Verfahren erörterten Details, Merkmale und vorteilhaften Ausgestaltungen können entsprechend auch bei dem hier vorgestellten Computerprogram und/oder dem Speichermedium und/oder der Vorrichtung auftreten und umgekehrt. Insoweit wird auf die dortigen Ausführungen zur näheren Charakterisierung der Merkmale vollumfänglich Bezug genommen.

Die hier vorgestellte Lösung sowie deren technisches Umfeld werden nachfolgend anhand der Figuren näher erläutert. Es ist darauf hinzuweisen, dass die Erfindung durch die gezeigten Ausführungsbeispiele nicht beschränkt werden soll. Insbesondere ist es, soweit nicht explizit anders dargestellt, auch möglich, Teilaspekte der in den Figuren erläuterten Sachverhalte zu extrahieren und mit anderen Bestandteilen und/oder Erkenntnissen aus anderen Figuren und/oder der vorliegenden Beschreibung zu kombinieren. Es zeigt schematisch:

Fig. 1: einen beispielhaften Ablauf des hier beschriebenen Verfahrens,

Fig. 2: einen beispielhaften Aufbau der hier beschriebenen Vorrichtung, und

Fig. 3: eine beispielhafte Veranschaulichung der Arbeitsweise einer Ausführungsvariante des hier beschriebenen Verfahrens.

Fig. 1 zeigt schematisch einen beispielhaften Ablauf des hier beschriebenen Verfahrens zum Lokalisieren eines Fahrzeugs in Relation zu einem Umfeldmodell um eine Fahrtrajektorie, die durch ein Abfahren der Fahrtrajektorie mittels des Fahrzeugs gelernt wird. Die mit den Blöcken 110, 120, 130 und 140 dargestellte Reihenfolge der Schritte a), b), c) und d) ist beispielhaft und kann so zum Beispiel bei einem regulären Betriebsablauf durchlaufen werden.

In Block 110 erfolgt gemäß Schritt a) ein Empfangen einer Vielzahl von Sensordaten von verschiedenen Sensoren, die in oder an dem Fahrzeug angeordnet sind, während die Fahrtrajektorie gelernt wird, wobei die Sensordaten zumindest teilweise Umgebungsmerkmale um die Fahrtrajektorie beschreiben. In Block 120 erfolgt gemäß Schritt b) ein Erstellen des Umfeldmodells unter Verwendung der empfangenen Sensordaten und/oder mittels der Umgebungsmerkmale, die auf Basis der Sensordaten ermittelt werden. In Block 130 erfolgt gemäß Schritt c) ein Auswählen mindestens einer Suchstrategie aus einer Vielzahl voneinander verschiedener Suchstrategien zum Suchen der Fahrzeugposition in Relation zu dem Umfeldmodell. In Block 140 erfolgt gemäß Schritt d) ein Durchführen der mindestens einen ausgewählten Suchstrategie, um eine Fahrzeugposition in Relation zu dem Umfeldmodell zu suchen.

Die Fahrtrajektorie kann beispielsweise einen Weg hin zu einer Parkposition für das Fahrzeug, wie etwa einen Weg von einer Hofeinfahrt bis in eine Garage beschreiben. Die verschiedenen Sensoren können zum Beispiel mindestens zwei verschiedenartige Umfeldsensoren des Fahrzeugs, wie beispielsweise einen optischen Umfeldsensor und einen akustischen Umfeldsensor umfassen. Weiterhin können zumindest einem Teil der Sensordaten und/oder der Umgebungsmerkmale Zeitinformationen zugeordnet werden, die den Zeitpunkt ihrer jeweiligen Erfassung beschreiben. Somit kann vorteilhaft auch die zeitliche Komponente berücksichtigt werden, die sich aus der ggf. sehr langen Zeitspanne zwischen Aufnahme der Daten und deren Verwendung zur Lokalisierung ergeben kann.

Beispielsweise können die voneinander verschiedenen Suchstrategien Informationen aus dem Umfeldmodell auswählen, mit denen mindestens zwei voneinander verschiedene Lokalisierungsmethoden zur Lokalisierung des Fahrzeugs in Relation zu dem Umfeldmodell durchgeführt werden können. Weiterhin kann vorgesehen sein, dass in Schritt d) mindestens zwei voneinander verschiedene Lokalisierungsmethoden zur Lokalisierung des Fahrzeugs in Relation zu dem Umfeldmodell durchgeführt werden können.

Fig. 2 zeigt schematisch einen beispielhaften Aufbau der hier beschriebenen Vorrichtung 1 zur Durchführung eines hier beschriebenen Verfahrens. Die Vorrichtung 1 umfasst ein erstes Lokalisierungsmodul 2, mit dem eine von mindestens zwei verschiedenen Lokalisierungsmethoden durchführbar ist. Die Vorrichtung 1 umfasst weiterhin ein zweites Lokalisierungsmodul 3, mit dem eine weitere der mindestens zwei verschiedenen Lokalisierungsmethoden durchführbar ist. Beispielhaft umfasst die Vorrichtung 1 hier auch ein drittes Lokalisierungsmodul 4, mit dem eine Lokalisierungsmethode durchführbar ist, die sich von den beiden vorgenannten Lokalisierungsmethoden des ersten Lokalisierungsmoduls 2 und des zweiten Lokalisierungsmoduls 3 unterscheidet.

Die Vorrichtung 1 umfasst zudem einen Selektierer 6, mit dem mindestens eine Suchstrategie aus einer Vielzahl voneinander verschiedener Suchstrategien zum Suchen der Fahrzeugposition in Relation zu dem Umfeldmodell auswählbar ist. Weiterhin umfasst die Vorrichtung 1 hier beispielhaft einen Kombinierer 5, mit dem die von den Lokalisierungsmodulen 2, 3, 4 bereitgestellten Lokalisierungsergebnisse zu einem Gesamt-Lokalisierungsergebnis kombinierbar sind. Zudem umfasst die Vorrichtung 1 hier beispielhaft einen Speicher 7, auf dem das Umfeldmodell speicherbar ist. Es kann auch eine Rückführung des Gesamt-Lokalisierungsergebnisses an die Lokalisierungsmethoden erfolgen. Dies kann dazu beitragen, dass die Lokalisierungsmethoden sich gegenseitig stützen können.

In Fig. 2 ist weiterhin beispielhaft veranschaulicht, dass der Selektierer 6 auf verschiedene Suchstrategien 8, 9, 10, 11 zugreifen kann, um hieraus eine oder mehrere der Suchstrategien 8, 9, 10, 11 auszuwählen. Die verschiedenen Suchstrategien 8, 9, 10, 11 können beispielsweise aus verschiedenen Quellen stammen. Zum Beispiel können die Suchstrategien 8, 9, 10, 11 zumindest teilweise in die Vorrichtung 1 integrierte, beispielhaft in dem Selektierer 6 oder dem Speicher 7 hinterlegte Strategien sein. Die Vorrichtung 1 kann weiterhin beispielhaft dazu eingerichtet sein, die Strategien auf ihre Wirksamkeit hin zu beobachten und/oder neue Strategien (beispielsweise durch Kombination bekannter Strategien) zu entwickeln. Dieses Beobachten und/oder Entwickeln neuer Strategien kann beispielsweise von einer Auswerteeinrichtung 12 und/oder dem Selektierer 6 selbst durchgeführt werden. Die Auswerteeinrichtung 12 kann ein Bestandteil der Vorrichtung 1 oder eines übergeordneten Systems sein. Weiterhin beispielhaft kann auch ein Mitteilen neuer Strategien über externe Kommunikation (wie zum Beispiel Car2Car, Car2X, Werkstatt- Update) an die Vorrichtung 1 erfolgen. Als Quelle hierfür ist in Fig. 2 beispielhaft eine Cloud 13 gezeigt.

Fig. 3 zeigt schematisch eine beispielhafte Veranschaulichung der Arbeitsweise einer Ausführungsvariante des hier beschriebenen Verfahrens. Beispielhaft werden hier zwei Suchstrategien aus der Vielzahl voneinander verschiedener Suchstrategien ausgewählt. Die erste der zwei Suchstrategien wählt beispielhaft erste Informationen Gl bis G6 aus dem Umfeldmodell aus. Zudem wählt die erste Suchstrategie beispielhaft eine erste Lokalisierungsmethode aus, die mit den ersten Informationen arbeiten soll. Die zweite der zwei Suchstrategien wählt beispielhaft zweite Informationen Ol bis 07 aus dem Umfeldmodell aus. Zudem wählt die zweite Suchstrategie beispielhaft eine zweite Lokalisierungsmethode aus, die mit den zweiten Informationen arbeiten soll. Die Informationen Gl bis G6 und Ol bis 07 sind ortsabhängig in dem Umfeldmodell gespeichert und liegen entlang der aufgezeichneten Trajektorie.

Dies stellt auch ein Beispiel dafür dar, dass und ggf. wie die voneinander verschiedenen Suchstrategien sich zumindest in der Auswahl von Informationen aus dem Umfeldmodell unterscheiden können. Weiterhin stellt dies auch ein Beispiel dafür dar, dass und ggf. wie die voneinander verschiedenen Suchstrategien sich zumindest in der Lokalisierungsmethode zur Lokalisierung des Fahrzeugs in Relation zu dem Umfeldmodell unterscheiden können. Es ist jedoch für das Beispiel aus Fig. 3 nicht erforderlich, dass verschiedenartige Lokalisierungsmethoden eingesetzt werden. Es kann hier beispielsweise auch genügen, die gleiche Art von Lokalisierungsmethode von verschiedenen Startpunkten ausgehend durchzuführen.

Im Beispiel gemäß Fig. 3 befindet sich das Fahrzeug bereits nahe am Ende der trainierten Trajektorie bzw. des trainierten Szenarios. Zur Veranschaulichung ist die tatsächliche Fahrzeugposition in Fig. 3 mit X gekennzeichnet. Dem Verfahren liegt hier jedoch beispielhaft keine a-priori Information zur Fahrzeugposition vor. Daher muss hier beispielhaft die initiale Position des Fahrzeugs in Relation zum Umfeldmodell bzw. zur Trajektorie gesucht werden, bevor mit einer weiteren Führung des Fahrzeugs entlang der Trajektorie begonnen werden kann.

Beispielsweise wird gemäß der ersten Suchstrategie (hierzu) mittels der ersten Lokalisierungsmethode eine Lokalisierung unter Verwendung der gespeicherten Informationen Gl bis G6, beginnend mit den Daten von Gl gestartet. Gleichzeitig bzw. in nahem zeitlichem Kontext wird gemäß der zweiten Suchstrategie mittels der zweiten Lokalisierungsmethode eine Lokalisierung mit den Informationen Ol bis 07, beginnend mit den Daten von 07 gestartet. Dies stellt auch ein Beispiel dafür dar, dass und ggf. wie gemäß einer ersten Suchstrategie der mindestens zwei Suchstrategien die Fahrzeugposition entlang einer ersten Richtung und gemäß einer zweiten Suchstrategie der mindestens zwei Suchstrategien die Fahrzeugposition entlang einer sich von der ersten Richtung unterscheidenden zweiten Richtung gesucht werden kann. In diesem Zusammenhang können sich die Lokalisierungsmethoden somit beispielhaft in der Richtung unterscheiden, in der sie (ortsabhängige) Informationen aus dem Umfeldmodell abarbeiten. Die erste Richtung und die zweite Richtung sind in diesem Beispiel zueinander gegenläufig entlang der Trajektorie ausgerichtet. Dies kann mit anderen Worten auch so beschrieben werden, dass die Suchstrategien bzw. Lokalisierungsmethoden von verschiedenen Enden der Trajektorie aus starten.

Die Lokalisierungsmethoden können dabei zyklisch arbeiten, sodass beispielsweise in einem ersten Zyklus eine Lokalisierung mittels der ersten Lokalisierungsmethode auf Basis der (ortsabhängigen) Information Gl aus dem Umfeldmodell und eine Lokalisierung mittels der zweiten Lokalisierungsmethode auf Basis der (ortsabhängigen) Information 07 aus dem Umfeldmodell durchgeführt werden kann. Die Lokalisierungsmethoden können dabei beispielsweise ortsabhängig gespeicherte Sensordaten (welche die Informationen Gl und 07 darstellen können) mit momentan erfassten Sensordaten des Fahrzeugs vergleichen.

Sobald die Ergebnisse der Lokalisierungen (bspw. der entsprechenden Vergleiche) des ersten Zyklus vorliegen, kann beispielsweise geprüft werden, ob es sich bei zumindest einer der Lokalisierungen (bereits) um eine valide bzw. konfidente Lokalisierung handelt. Als valide bzw. konfident kann die Lokalisierung beispielsweise dann angesehen werden, wenn eine Abweichung zwischen einer momentan erfassten Information und einer Information (hier Gl bzw. 07) aus dem Umfeldmodell kleiner oder gleich einem vordefinierbaren Grenzwert ist.

Wurde im ersten Zyklus noch keine valide bzw. konfidente Lokalisierung gefunden, kann mit dem zweiten Zyklus begonnen werden. Dabei kann gemäß der hier exemplarisch beschriebenen ersten Suchstrategie die erste Lokalisierungsmethode beispielhaft mit G2 und/oder gemäß der hier exemplarisch beschriebenen zweiten Suchstrategie die zweite Lokalisierungsmethode beispielhaft mit 06 getriggert bzw. durchgeführt werden. Dies kann in dem in Fig. 3 gezeigten Beispielfall dazu beitragen, dass mit der zweiten Suchstrategie nun bzw. im zweiten Zyklus mit 06 (und der zweiten Lokalisierungsmethode) ein valides Lokalisierungsergebnis gefunden werden kann. Dies kann beispielsweise dazu genutzt werden, dass für die erste Suchstrategie bzw. die erste Lokalisierungsmethode G6 ausgewählt werden kann. Beide Lokalisierungsmethoden können dadurch in vorteilhafter Weise mit möglichst passenden Daten arbeiten, wodurch vorteilhaft schnell eine valide Gesamtlokalisierung bereitgestellt werden kann.

Ein entsprechendes zyklisches Vorgehen ist für die vorhergehend beschriebenen Suchstrategien, bei denen zwei Lokalisierungsmethoden (LI, L2) von verschiedenen Enden der Trajektorie aus starten, in nachfolgender Tabelle nochmals beispielhaft für beispielsweise eine Menge 1 bis n ortsabhängiger Informationen dargestellt:

Die Gesamtlokalisierung kann dabei insbesondere durch den ggf. vorgesehenen Kombinierer 5 einer hier beschriebenen, beispielhaften Vorrichtung 1 erfolgen, der das Lokalisierungsergebnis der ersten Lokalisierungsmethode auf Basis der

Information G6 und das Lokalisierungsergebnis der zweiten Lokalisierungsmethode auf Basis der Information 06 zu einem Gesamt- Lokalisierungsergebnis kombinieren bzw. fusionieren kann. Die erste Lokalisierungsmethode (LI) kann bei der hier beschriebenen Vorrichtung 1 beispielsweise von dem ersten Lokalisierungsmodul 2 durchgeführt werden. Die zweite Lokalisierungsmethode (L2) kann bei der hier beschriebenen Vorrichtung 1 beispielsweise von dem zweiten Lokalisierungsmodul 3 durchgeführt werden. Die Auswahl der Suchstrategien bzw. der Informationen Gl bis G6 und 01 bis 07 aus dem Umfeldmodell sowie der zwei Lokalisierungsmethoden kann bei der hier beschriebenen Vorrichtung 1 beispielsweise von dem Selektierer 6 durchgeführt werden.

Gemäß einer weiteren beispielhaften (alternativen) Auswahl von Suchstrategien können diese beispielweise so ausgewählt werden, dass sie eine Suche in etwa der Mitte der Trajektorie bzw. des Szenarios beginnen. Dabei können die

Suchstrategien bzw. Lokalisierungsmethode in Richtung verschiedener Enden der Trajektorie wandern, um eine Lokalisierung zu finden. Ein auch in diesem Zusammenhang vorteilhaftes, zyklisches Vorgehen ist für die entsprechend von innen nach außen gerichteten Suchstrategien, bei denen beispielhaft zwei Lokalisierungsmethoden (LI, L2) von etwa der Mitte der Trajektorie zu verschiedenen Enden der Trajektorie aus starten, in nachfolgender Tabelle beispielhaft für beispielsweise eine Menge 1 bis n ortsabhängiger Informationen dargestellt:

Gemäß einer weiteren beispielhaften (alternativen) Auswahl von Suchstrategien können diese beispielweise so ausgewählt werden, dass gemäß einer ersten Suchstrategie der mindestens zwei Suchstrategien die Fahrzeugposition mittels einer ersten Lokalisierungsmethode und gemäß einer zweiten Suchstrategie der mindestens zwei Suchstrategien die Fahrzeugposition mittels einer im Vergleich zu der ersten Lokalisierungsmethode genaueren zweiten Lokalisierungsmethode gesucht wird. Dabei kann beispielsweise der Grenzwert für ein valides bzw. konfidentes Lokalisierungsergebnis bei der zweiten Lokalisierungsmethode niedriger sein als bei der ersten Lokalisierungsmethode.

Das Verfahren und die Vorrichtung tragen insbesondere zur Bereitstellung einer verbesserten und/oder präziseren Aufzeichnungs- und Wiedergabe- Funktionalität („Record and Replay“ Funktion) für ein Fahrzeug bei. Dadurch können das Verfahren und die Vorrichtung auch zur zumindest teilweisen Automatisierung des Fährbetriebs eines Fahrzeugs beitragen.